Pharmacologic Immunomodulation and Cutaneous Malignancy in Rheumatoid Arthritis, Psoriasis, and Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It is unclear if skin cancer risk is affected by the use of immunomodulatory medications in rheumatoid arthritis (RA), psoriasis, and psoriatic arthritis (PsA). The purpose of this study is to evaluate and summarize the available data pertinent to this question. METHODS: The English language literature on PubMed was searched with a combination of phrases, including "malignancy," "skin cancer," "squamous cell carcinoma," "basal cell carcinoma," "melanoma," "psoriasis," "psoriatic arthritis," and "rheumatoid arthritis" in addition to the generic names of a variety of common immunomodulatory drugs. Relevant articles were identified and data were extracted. RESULTS: In total, 2218 potentially relevant articles were identified through the search process. After further screening, 20 articles relevant to RA were included. An additional 19 articles relevant to either psoriasis or PsA were included as well. RA may be a risk factor for the development of cutaneous malignancy. Treatment with tumor necrosis factor inhibitors increases the rates of non-melanoma skin cancer (NMSC) in RA and psoriasis. This risk doubles when combination methotrexate therapy is used in RA. Methotrexate may increase the risk of malignant melanoma in patients with RA and the risk of NMSC in psoriasis. Cyclosporine and prior phototherapy significantly increase the risk of NMSC. CONCLUSION: RA may potentiate the risk of cutaneous malignancy and therefore dermatologic screening in this population should be considered. The use of immunomodulatory therapy in RA, psoriasis, and PsA may further increase the risk of cutaneous malignancy and therefore dermatologic screening examinations are warranted in these groups. More careful recording of skin cancer development during clinical trials and cohort studies is necessary to further delineate the risks of immunomodulatory therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 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 ».