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Enregistrement W4415768831 · doi:10.7759/cureus.95916

A Comparative Study on the Efficacy, Safety and Cost Effectiveness of Gabapentin and Pregabalin in the Treatment of Neuropathic Pain

2025· article· en· W4415768831 sur OpenAlexaboutno aff
Riya Kataria, Kranthi Karunai Kadal, Sundar Shanmugam, Pallavi Setya

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGabapentinPregabalinNeuropathic painPlaceboVisual analogue scaleAnticonvulsantRandomized controlled trialCost effectiveness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Neuropathic pain distinguishes itself from nociceptive pain not only in its etiology and clinical presentation but also in its limited responsiveness to non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and opioid analgesics. Gabapentin and pregabalin, collectively referred to as gabapentinoids, are anticonvulsant agents that have demonstrated efficacy in managing neuropathic pain. Evidence supports their use in comparison to placebo or antidepressants, such as tricyclic antidepressants, for the treatment of neuropathic pain. However, despite extensive investigation, there remains a paucity of conclusive data and often contradictory findings regarding the relative superiority of one drug over the other, particularly in resource-constrained settings and including the practicality of the money spent. Aim The aim of the study is to evaluate and compare the efficacy, safety parameters and cost-effectiveness of gabapentin (GB) and pregabalin (PG) in neuropathic pain. Methods A randomized double-blind comparative study was conducted to evaluate the effectiveness of GB and PG in the treatment of neuropathic pain, involving 60 patients attending the Neurology outpatient department (OPD) at Sri Ramachandra Institute of Higher Education and Research, Chennai. The participants were equally divided into two groups: Group A received GB and Group B received PG. Both groups were followed up regularly at four, eight, and 12 weeks. From day 0, doses were titrated according to the response and side effects, costs were noted down at each visit and pain was assessed using the Visual Analog Scale (VAS) and the McGill Pain Questionnaire. Results Both GB and PG demonstrate significant effectiveness in improving the symptoms of the patients after three months of treatment (2.5±0.9 for PG vs. 4.5±1.3 for GB, p<0.001) according to VAS, with a similar result when analysed with the McGill Pain Questionnaire. PG also has the advantages in terms of statistical results and evidence along with fewer reported adverse effects and better patient compliance.Cost evaluation indicated that the cumulative expense for PG over three months was INR 1,286 compared to INR 3,420 for GB, even with dose adjustments. Moreover, PG demonstrated a 75% reduction in cost per VAS point and a 72% decrease in cost per McGill point, highlighting its greater cost-effectiveness along with improved clinical results. Conclusion This randomized prospective study provides a comparison of the efficacy and safety of GB and PG in neuropathic pain, while throwing light into health economic part by including cost analysis. Such comparisons, including expense analysis, are limited in the literature. Our study plays a role in substantiating PG as a better analgesic in many respects for neuropathic pain while also proposing a possibility for evaluating combination therapies and to provide an optimize healthcare resource allocation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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