Evaluating the efficacy of oxytocin for pain management: an updated systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Currently available treatments for chronic pain rarely result in full recovery, indicating the need for an analgesic that is non-addictive and effective. Oxytocin has recently gained attention for its potential analgesic properties. We searched Ovid MEDLINE®, Embase, PsycINFO and CINAHL (from January 2012 to February 2022) and the Clinicaltrials.gov website. Studies from 1950- 2012 were included from our published review (Rash et al., 2014). Comprehensive Meta-Analysis software was used where three or more studies reported on the same outcome. Narrative synthesis was performed for outcomes with less than three studies by calculating individual effect sizes. Searches returned 2,087 unique citations, 8 of which met inclusion criteria. 6 studies were included from Rash et al. (2014; N= 1,504). Three metaanalyses were conducted to evaluate the effect of exogenous oxytocin on pain, the association between endogenous oxytocin and self-reported pain ratings and the effect of exogenous oxytocin on self-reported depression. The effect of exogenous oxytocin on acute pain and emotional function, and the association between endogenous oxytocin and self-reported anxiety were narratively reviewed. There was a trend favouring oxytocin as an analgesic despite nonsignificant meta-analysis. Results from meta-analysis and narrative review were mixed and highlighted potential sex differences but heterogeneity in the included studies precludes definitive conclusions from being drawn. Future studies are imperative and should undertake more precise exploration of mechanisms of analgesic action to clarify inconsistency in the existing body of literature.
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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 | 0,026 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».