Ensayos clínicos sobre dolor neuropático: factores asociados con disminuciones en la eficacia estimada del fármaco
Bibliographic record
Abstract
Múltiples ensayos clínicos farmacológicos recientes sobre el dolor neuropático no han logrado demostrar el efecto beneficioso de fármacos con eficacia previamente demostrada, y las estimaciones de la eficacia del fármaco parecen haber disminuido con la acumulación de ensayos más nuevos. Sin embargo, esto no se ha evaluado de forma sistemática. Aquí, analizamos los cambios dependientes del tiempo en el tamaño estimado del efecto del tratamiento en los ensayos farmacológicos junto con los factores que pueden contribuir a la disminución del tamaño del efecto estimado. Este estudio es un análisis secundario de los datos de una revisión sistemática y un metanálisis de NeuPSIG publicados anteriormente, actualizados para incluir estudios publicados hasta marzo de 2017. Se incluyeron ensayos doble ciego, aleatorizados y controlados con placebo que examinaron el efecto de los medicamentos para los que se había hecho recomendaciones fuertes o débiles para su uso en el dolor neuropático en la revisión publicada anteriormente. Como resultado primario, usamos un número agregado necesario a tratar para una reducción del dolor del 50% (alternativamente, una reducción del dolor del 30% o un alivio moderado del dolor). Los análisis involucraron 128 ensayos. El número necesario para tratar los valores aumentó alrededor de 2 a 4 en los ensayos publicados entre 1982 y 1999 a valores mucho más altos (menos efectivos) en los estudios publicados a partir de 2010. Varios factores que cambiaron con el tiempo, como un tamaño de estudio más grande, una duración de estudio más prolongada y más estudios que informaron una reducción del dolor del 50% o 30%, se correlacionaron con la disminución en los tamaños estimados del efecto del fármaco. Esto sugiere que los problemas relacionados con el diseño, los resultados y los informes han contribuido a cambios en la estimación de los efectos del tratamiento. Es importante considerar estos factores en el diseño y la interpretación de los datos de estudios individuales y en las revisiones sistemáticas y los metanálisis.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".