Emerging Therapeutic Modalities and Pharmacotherapies in Neuropathic Pain Management: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Parallel Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neuropathic pain (NP) is a chronic condition caused by abnormal neuronal excitability in the nervous system. Current treatments for NP are often ineffective or poorly tolerated. Hence, we reviewed the efficacy and safety of novel drugs or devices that target neuronal excitability in NP patients compared with placebo, sham, or usual care interventions. Methods: Six databases were searched for parallel randomized controlled trials (RCTs) reporting novel devices (rTMS, SCS, and TENS) or drugs (EMA401, capsaicin 8% patch, and Sativex) for NP. Data were extracted and quality was assessed using the ROB2 tool. The random‐effects inverse variance method was used for analysis. Results: In our review of 30 RCTs with 4251 participants, device‐based interventions were found to be more effective in reducing pain scores than control interventions (SMD = −1.27, 95% CI: −1.92 to −0.62). However, high heterogeneity was seen ( p < 0.01, I 2 = 91%), attributable to the etiology of NP ( R 2 = 58.84%) and year of publication ( R 2 = 49.49%). Funding source and type of control comparator were ruled out as cause of heterogeneity. Although drug interventions did not differ from placebo interventions in absolute pain reduction (SMD = −1.21, 95% CI: −3.55 to 1.13), when comparing relative change in pain intensity from baseline, drug interventions were found to be effective (SMD = 0.29, 95% CI: 0.04–0.55). Asymmetry in the funnel plot was visualized, suggesting publication bias. Certainty of evidence was very low according to GRADE assessment. Conclusions: Our review indicates that device‐based interventions are more effective than control interventions in reducing pain intensity in NP. Nevertheless, available evidence is limited due to heterogeneity and publication bias, prompting the need for more high‐quality RCTs to confirm the efficacy and safety of these interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,162 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».