Evaluating the Real-world Benefits and Risks of Anti-Tumor Necrosis Factor Therapies
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of tumor necrosis factor-α (TNF-α) as the pivotal cytokine in the inflammatory pathway and the development of drugs specifically targeted at this molecule has revolutionized our treatment of patients with rheumatoid arthritis (RA) and other inflammatory arthritides over the past decade. Trial after trial, investigators have consistently demonstrated efficacy in reducing disease activity, inflammation, and radiographic progression with anti-TNF therapy1. However, questions remain regarding the longterm safety of anti-TNF therapy because of the pleiotropic effects of TNF-α in immune system regulation. Such questions cannot always be answered in the context of a randomized controlled trial (RCT). By its very nature, an RCT is an experiment, an attempt to replicate a controlled laboratory environment using a homogeneous population of study subjects, with preset questions. This limits the generalizability of the results to the wider population of patients we see in routine clinical practice2. Also, some questions, especially about longterm safety, cannot always be answered because the duration of an RCT is relatively short. Observational studies can go some way toward answering these pertinent questions. Over the past decade, a number of biologic registers and other observational studies of “real-world” anti-TNF use have been established and have started to address important questions regarding treatment benefits3,4, longterm treatment persistence5, and safety, with a focus on serious infections6,7,8 and malignancy9,10,11. Many of these studies have been based in large healthcare claims databases, which gather details about patient interactions with the healthcare system12. These studies have the advantage of large sample sizes but can be limited in the detail … Address correspondence to Dr. Hyrich; E-mail: kimme.hyrich{at}manchester.ac.uk
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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 | 0,095 | 0,233 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».