Beyond Depression: The Role of Antidepressants in Managing Chronic Temporomandibular Disorders. A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic temporomandibular disorder (TMD) pain significantly impairs quality of life and lacks universally effective treatments. Antidepressants, traditionally used for mood disorders, have shown potential in managing chronic pain conditions. This systematic review evaluates the efficacy and safety of antidepressants for chronic TMD pain management. METHODS: Eligibility criteria: Included randomised controlled trials (RCTs) assessing antidepressants for chronic TMD pain in adults, reporting pain reduction or functional improvement as outcomes. INFORMATION SOURCES: Searches were conducted in MEDLINE, Embase, CINAHL, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library through April 2024. Risk of bias: The Cochrane Risk of Bias 2 tool was used to assess study quality. SYNTHESIS OF RESULTS: Narrative synthesis was performed due to heterogeneity in interventions and outcomes. RESULTS: Included studies: Seven RCTs with sample sizes ranging from 12 to 80 participants. Studies evaluated various antidepressants, including amitriptyline, duloxetine, nortriptyline, and citalopram, alone or combined with non-pharmacological treatments. SYNTHESIS OF RESULTS: Amitriptyline and duloxetine demonstrated significant reductions in pain intensity when used in combination therapies. Functional improvements, such as increased mouth opening, were observed in some studies. Side effects, particularly with duloxetine, were more frequent than with placebo. Variability in study designs, populations, and outcome measures limited comparability. Small sample sizes, short follow-up durations, and heterogeneity in interventions and outcomes reduced the strength of evidence. CONCLUSION: Antidepressants, particularly when combined with non-pharmacological treatments, may enhance pain relief and functional outcomes for chronic TMD pain. However, high-quality, long-term studies are needed.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».