Placebo Effect Sizes in Clinical Trials of Knee Osteoarthritis Using Intra‐Articular Injections of Biologic Agents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with knee osteoarthritis rely on symptomatic treatments, in which up to 75% of the pain reduction can be attributed to the placebo effect. This effect may vary based on treatment type (eg, biologics vs nonbiologic injection) and route of administration (eg, intra-articular vs topical vs oral). The placebo effect is an integral part of treatment effect size calculation; thus, network analyses comparing efficacies of different treatments may be inaccurate. The objective of this study was to test the hypothesis that placebo effects differ between treatment types and route of delivery. METHODS: A systematic literature search was conducted in August 2019. Randomized trials comparing pain outcomes of oral, topical, or intra-articular placebo interventions to active treatments were included. The outcome measure of interest was change in pain scores from baseline. Data were stratified by length of follow-up and treatment subcategory. RESULTS: A total of 129 articles were included with 9,218 patients receiving placebo treatments. Reduction in pain from baseline occurred in 93% of the subcategory data points. Biologic intra-articular placebo injections had the greatest pain reduction at one month (mean ± SD visual analog scale -32.2 ± 24.6; mean ± SD Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index -16.3 ± 3.81). At one month and two months, placebo intra-articular injections had a greater pain reduction than oral placeboes (P ≤ 0.01). CONCLUSION: The robust placebo effect is influenced by the active treatment category and changes over time. The variation in placebo response despite analogous placebo methodologies implies using network meta-analyses to compare treatments from different active treatment categories by evaluating the change from placebo is inaccurate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,267 | 0,520 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».