Anti-TNF Antibody Therapy in Rheumatoid Arthritis and the Risk of Serious Infections and Malignancies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Tumor necrosis factor (TNF) plays an important role in host defense and tumor growth control. Therefore, anti-TNF antibody therapies may increase the risk of serious infections and malignancies. OBJECTIVE: To assess the extent to which anti-TNF antibody therapies may increase the risk of serious infections and malignancies in patients with rheumatoid arthritis by performing a meta-analysis to derive estimates of sparse harmful events occurring in randomized trials of anti-TNF therapy. DATA SOURCES: A systematic literature search of EMBASE, MEDLINE, Cochrane Library, and electronic abstract databases of the annual scientific meetings of both the European League Against Rheumatism and the American College of Rheumatology was conducted through December 2005. This search was complemented with interviews of the manufacturers of the 2 licensed anti-TNF antibodies. STUDY SELECTION: We included randomized, placebo-controlled trials of the 2 licensed anti-TNF antibodies (infliximab and adalimumab) used for 12 weeks or more in patients with rheumatoid arthritis. Nine trials met our inclusion criteria, including 3493 patients who received anti-TNF antibody treatment and 1512 patients who received placebo. DATA EXTRACTION: Data on study characteristics to assess study quality and intention-to-treat data for serious infections and malignancies were abstracted. Published information from the trials was supplemented by direct contact between principal investigators and industry sponsors. DATA SYNTHESIS: We calculated a pooled odds ratio (Mantel-Haenszel methods with a continuity correction designed for sparse data) for malignancies and serious infections (infection that requires antimicrobial therapy and/or hospitalization) in anti-TNF-treated patients vs placebo patients. We estimated effects for high and low doses separately. The pooled odds ratio for malignancy was 3.3 (95% confidence interval [CI], 1.2-9.1) and for serious infection was 2.0 (95% CI, 1.3-3.1). Malignancies were significantly more common in patients treated with higher doses compared with patients who received lower doses of anti-TNF antibodies. For patients treated with anti-TNF antibodies in the included trials, the number needed to harm was 154 (95% CI, 91-500) for 1 additional malignancy within a treatment period of 6 to 12 months. For serious infections, the number needed to harm was 59 (95% CI, 39-125) within a treatment period of 3 to 12 months. CONCLUSIONS: There is evidence of an increased risk of serious infections and a dose-dependent increased risk of malignancies in patients with rheumatoid arthritis treated with anti-TNF antibody therapy. The formal meta-analysis with pooled sparse adverse events data from randomized controlled trials serves as a tool to assess harmful drug effects.
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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 | 0,040 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».