Reporting of IMMPACT-recommended core outcome domains among trials assessing opioids for chronic non-cancer pain
Notice bibliographique
Résumé
The Initiative on Methods, Measurement, and Pain Assessment in Clinical Trials (IMMPACT) has recommended that trialists evaluating treatments for chronic pain should consider reporting 9 patient-important outcome domains. We examined the extent to which clinical trials evaluating the effect of opioids for chronic non-cancer pain (CNCP) report outcome domains recommended by IMMPACT. We systematically searched electronic databases for English-language studies that randomized patients with CNCP to receive an opioid or a non-opioid control. In duplicate and independently, reviewers established the eligibility of each identified study and recorded all reported outcome domains from eligible trials. We conducted a priori regression analyses to explore factors that may be associated with IMMPACT-recommended outcome domains. Among 156 eligible trials, reporting of IMMPACT-recommended outcome domains was highly variable, ranging from 99% for pain to 7% for interpersonal functioning. Recently published trials were more likely to report the effect of treatment on physical functioning, emotional functioning, role functioning, sleep and fatigue, and participant disposition. Trials for which the corresponding author was from North America were more likely to report treatment effects on physical functioning and participant ratings of improvement and satisfaction with treatment. Trials published in higher impact journals were more likely to report treatment effects on emotional function, but less likely to report participant ratings of improvement and satisfaction with treatment. Most IMMPACT domains showed an increased rate of reporting over time, although many patient-important outcome domains remained unreported by over half of all trials evaluating the effects of opioids for CNCP.
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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 | 0,077 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».