Infectious and Malignant Complications of TNF Inhibitor Therapy in IBD
Notice bibliographique
Résumé
Tumor necrosis factor (TNF) inhibitors are being increasingly utilized in the management of inflammatory bowel disease (IBD). Although the benefits associated with TNF inhibitor therapy are undeniable, concerns have been raised about the associated risk of infectious and malignant complications. In this narrative review, we will present the evidence from studies that have evaluated the association of TNF inhibitors and both overall and specific infections and malignancy. Overall, although TNF inhibitors may increase the risk of tuberculosis, varicella, and other opportunistic infections, there is little evidence suggesting that anti-TNF agents specifically raise the overall risk of serious infections. Similarly, there is little evidence that TNF antagonists raise the risk of developing malignancy over and above the risks from concomitant therapies and the underlying disease process. However, the risk of nonmelanoma skin cancers may be increased and that is further enhanced by use of combination TNF inhibitor and thiopurine therapy. The risk of non-Hodgkin's lymphoma is statistically increased among combination therapy users. The absolute risk remains a very small but feared risk. It is difficult to fully quantify the risk of these cancers among users of TNF inhibitor therapy in the absence of concurrent thiopurine therapy. We recommend that clinicians remain mindful about the potential risks of infectious and malignant complications in their IBD patients who are using TNF inhibitors, but that further research is required to better study these risks over the long-term course of therapy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».