Tumor necrosis factor therapy and the risk of serious infection and malignancy in patients with early rheumatoid arthritis: A meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a meta-analysis of the rates of serious infection and malignancy in patients with early rheumatoid arthritis (RA) who have started anti-tumor necrosis factor (anti-TNF) therapy and had not received treatment with disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) or methotrexate (MTX). METHODS: A systematic literature search was conducted through the summer of 2009. All studies included were randomized, double-blind, placebo-controlled trials involving patients with early RA who were started on anti-TNF therapy without prior DMARD/MTX use. Six trials met the inclusion criteria for the meta-analysis, comprising a total of 2,183 patients receiving biologic therapy and 1,236 patients receiving MTX. The data extracted were from published trials. RESULTS: A pooled odds ratio (OR) (determined using Mantel-Haenszel methods, with a continuity correction designed for sparse data) was calculated for serious infections (requiring hospitalization) and malignancies, comparing anti-TNF therapy to MTX control. The pooled OR for serious infections was 1.28 (95% confidence interval [95% CI] 0.82-2.00) and that for malignancies was 1.08 (95% CI 0.50-2.32). There was no significant difference in either the rate of serious infections or the rate of malignancies between the anti-TNF therapy group and the control group. CONCLUSION: Whereas other meta-analyses have shown an increased risk of serious infection and malignancy in patients receiving anti-TNF therapy, the results of the present meta-analysis show that there is not an increased risk when the patients have early disease and have not previously been treated with DMARDs and/or MTX.
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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 | 0,022 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».