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Enregistrement W2020336128 · doi:10.1001/jamadermatol.2013.4114

Relationship Between the<i>HLA-B*1502</i>Allele and Carbamazepine-Induced Stevens-Johnson Syndrome and Toxic Epidermal Necrolysis

2013· review· en· W2020336128 sur OpenAlexaboutno aff
Wimonchat Tangamornsuksan, Nathorn Chaiyakunapruk, Ratchadaporn Somkrua, Manupat Lohitnavy, Wichittra Tassaneeyakul

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbamazepineMedicineToxic epidermal necrolysisOdds ratioCochrane LibraryPopulationGenotypingInternal medicineGenotypePediatricsDermatologyMeta-analysisGeneticsPsychiatryEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IMPORTANCE: The US Food and Drug Administration recommends screening for the HLA-B*1502 allele before initiation of carbamazepine therapy in patients of Asian ancestry, but there remains unclear evidence of a relationship between HLA-B*1502 and Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) among carbamazepine users, especially in some racial/ethnic populations. OBJECTIVE: To determine the relationship between the HLA-B*1502 allele and carbamazepine-induced SJS and TEN. DATA SOURCES: A comprehensive search of the following data sources was performed without language restriction from the inception of the database until January 8, 2013: EMBASE, PubMed, clinicaltrials.gov, Cochrane Library, IPA (International Pharmaceutical Abstracts), HuGENet (Human Genome Epidemiology Network), and CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), and the reference lists of identified studies. STUDY SELECTION: Inclusion criteria were studies that investigated the relationship between HLA-B*1502 and carbamazepine-induced SJS and TEN and that reported sufficient data for calculating the frequency of HLA-B*1502 carriers among cases and controls. The search yielded 525 articles, of which 16 met the inclusion criteria. The studies included 227 SJS or TEN cases, 602 matched control subjects, and 2949 population control subjects. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Two reviewers independently extracted the following data: study design, eligibility criteria, diagnostic criteria, patient demographics, genotype distribution, HLA-B genotyping technique, selection of cases and controls, dosage of carbamazepine and duration of use, and results of Hardy-Weinberg equilibrium in the control group. The Newcastle-Ottawa Scale was used to assess the quality of studies. The overall odds ratios (ORs) with corresponding 95% CIs were calculated using a random-effects model. The primary analysis was based on matched control studies. Subgroup analyses by race/ethnicity were also performed. MAIN OUTCOME AND MEASURE: The primary outcome was carbamazepine-induced SJS and TEN. The outcome measure is given as an overall OR. RESULTS: The summary OR for the relationship between HLA-B*1502 and carbamazepine-induced SJS and TEN was 79.84 (95% CI, 28.45-224.06). Racial/ethnic subgroup analyses yielded similar findings for Han-Chinese (115.32; 18.17-732.13), Thais (54.43; 16.28-181.96), and Malaysians (221.00; 3.85-12 694.65). Among individuals of white or Japanese race/ethnicity, no patients with SJS or TEN were carriers of the HLA-B*1502 allele. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: We found a strong relationship between the HLA-B*1502 allele and carbamazepine-induced SJS and TEN in Han-Chinese, Thai, and Malaysian populations. HLA-B*1502 screening in patients requiring carbamazepine therapy is warranted.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0130,016
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,081
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations254
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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