Melatonin for neuropathic pain: a double-blind, placebo-controlled, randomized, crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Neuropathic pain (NP) is a common challenging problem, and there is a growing need to develop safe and effective nonopioid treatments. Sleep disturbance is commonly associated with NP because pain intensity of NP conditions is often worse at night. Some evidence suggests that the pineal hormone, melatonin, may reduce pain in clinical settings. We conducted a clinical trial to evaluate the efficacy of melatonin for NP. Using a double-blind, placebo-controlled, crossover design, 31 adults with NP were randomly allocated to 1 of 2 sequences of treatment with melatonin and placebo. During each of 2 treatment periods, participants took capsules containing melatonin or placebo for 4 weeks, followed by a 7-day washout period. The primary outcome was mean daily pain intensity (0-10) at maximally tolerated doses (MTD) during each period. Secondary outcomes, assessed at MTD, included adverse events, and measures of sleep, mood, and quality of life. Thirty-one participants were recruited, and 30 participants completed both treatment periods of the trial. The mean maximal tolerated dose of melatonin in this trial was 11.9 mg/day. Treatment-emergent adverse events with melatonin were infrequent and not statistically different from placebo. At MTD, mean daily pain (standard error) was 4.1 (0.3) for melatonin and 4.2 (0.3) for placebo ( P = 0.8). There were no statistically significant differences between placebo and melatonin for any secondary outcomes. Overall, the results of this trial do not provide any evidence to suggest promise for melatonin as an effective treatment for NP.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».