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Enregistrement W2136453736 · doi:10.3899/jrheum.091107

Observational Studies of Infections in Rheumatoid Arthritis: A Metaanalysis of Tumor Necrosis Factor Antagonists

2010· review· en· W2136453736 sur OpenAlexafffundvenue
Sasha Bernatsky, Youssef Habel, Elham Rahme

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineObservational studyRheumatoid arthritisInternal medicineRelative riskMeta-analysisRandomized controlled trialCohort studyRisk factorTumor necrosis factor alphaConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Published metaanalyses of tumor necrosis factor (TNF) antagonists and infection have focused on randomized controlled trials, which tend to have short duration, relatively small size, and stringent inclusion/exclusion criteria that may limit enrollment to patients at low risk of infection. We performed a systematic review and synthesis of observational studies of TNF antagonists and infection risk. METHODS: We conducted a systematic literature search of studies estimating overall risk of serious infection after anti-TNF exposure in rheumatoid arthritis (RA). We estimated a pooled relative risk (RR) for the relevant observational studies, using a random-effects model. RESULTS: Five cohort studies and 2 nested case-control studies were included in the metaanalysis. Anti-TNF therapy appeared to significantly increase risk of serious infection (pooled adjusted RR 1.37, 95% CI 1.18, 1.60). CONCLUSION: Our metaanalysis of observational data demonstrated an increased risk of serious infection in subjects with RA receiving anti-TNF therapy, versus those not receiving these agents.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,036
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations83
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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