Tuberculosis Reactivation Risk in Dermatology
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of some dermatological diseases, especially psoriasis, has been revolutionized by the advent of biologic therapies that target various immune cells or cytokines. However, biologic therapies may affect the risk of active tuberculosis (TB). We review the published safety data about TB risk reactivation for biologic agents used in dermatology. According to recent findings, psoriasis itself could represent an independent risk factor for TB; a high prevalence of TB was found in patients with psoriasis (18.0%), even after adjusting for age, work, and other characteristics. Latent TB infection was more common in patients with psoriasis (50%) than in those with inflammatory bowel disease (24.2%). Risk of TB reactivation was also influenced by the type of agent used. Several structural and functional differences among biologic drugs could account for differences in risk of granulomatous infection. Different kinetics of currently available tumor necrosis factor (TNF) antagonists, leading to different TNF bioavailability in granulomatous tissue, may explain differences in TB reactivation among patients treated with biologics. One could argue that etanercept should be the first choice of anti-TNF agent in populations at high risk of TB. Risk of TB reactivation during treatment with other biologics is not yet well defined.
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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 | 0,000 |
| 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 ».