Review article: non‐malignant haematological complications of anti‐tumour necrosis factor alpha therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumour necrosis factor-alpha (TNF-α) is an important mediator of the molecular cascade leading to chronic inflammation. TNF-α inhibitors have proven their safety and efficacy in the treatment of inflammatory diseases. AIM: To review the non-malignant haematological adverse events, such as thrombocytopaenia, neutropaenia, hypercoagulability, pancytopaenia and aplastic anaemia in patients receiving TNF-α inhibitors. METHODS: We reviewed the literature by searching MEDLINE and EMBASE databases as well as references of all retrieved articles for the following terms: anti-tumour necrosis factor, anti-TNF, infliximab, adalimumab, certolizumab, etanercept, haematological complications, thrombocytopaenia, neutropaenia, anaemia, bone marrow and thrombosis. RESULTS: Thombocytopaenia is a very rare phenomenon and was associated with no serious adverse events. However, transient neutropaenia developed in up to 16% of cases. Patients with a previous history of neutropaenia on other therapies or baseline neutrophil count <4 × 10(9) /L are at a particularly higher risk. The association between anti-TNF-α therapy and thrombosis is very nebulous due to the multitude of potential confounders. Only one case of primary eosinophilia has been reported with anti-TNF-α therapy. CONCLUSION: Regular monitoring of the white blood cell count at baseline and with each infusion is recommended for patients on anti-TNF-α. Further studies to elucidate their interaction with the immune system are warranted.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».