Mycobacterial Infections Associated with TNF-α Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor (TNF) is a proinflammatory cytokine involved in the pathogenesis of rheumatoid arthritis and other chronic inflammatory diseases. TNF also plays a critical role in host responses to intracellular pathogens and in granuloma formation and maintenance. The TNF-α inhibitors are a class of highly effective, targeted anti-inflammatory medications in widespread use for the treatment of rheumatoid arthritis. However, evidence has accumulated since the introduction of the TNF-antagonists that they are also associated with an increased risk of granulomatous infections, including tuberculosis and non-tuberculous mycobacterial (NTM) infections. This chapter will review the literature on the role of TNF in response to mycobacterial infection, the various TNF-α inhibitors and their biological differences, and the indications for TNF-α inhibitors in the treatment of rheumatoid arthritis. We will also review the literature to date on the risk of tuberculosis associated with rheumatoid arthritis and TNFantagonist therapy. We will discuss the clinical evaluation and treatment of latent tuberculosis infection in the setting of proposed TNF-antagonist therapy, as well as the presentation and treatment of active tuberculosis. We will review the current literature on the risk of NTM disease associated with TNF-α inhibitor therapy, as well as the presentation, treatment, and prevention of NTM disease in this setting.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».