Anti-IgE monoclonal antibody therapy for the treatment of chronic rhinosinusitis: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several options are available for the treatment of chronic rhinosinusitis (CRS), but disease control remains elusive for many patients. Recently, literature has emerged describing anti-IgE monoclonal antibody as a potential therapy for CRS. However, its effectiveness and safety are not well known. The purpose of this systematic review was to assess the effectiveness and safety of anti-IgE therapy and to identify evidence gaps that will guide future research for the management of CRS. METHODS: Methodology was registered with PROSPERO (No. CRD42014007600). A comprehensive search was performed of standard bibliographic databases, Google Scholar, and clinical trials registries. Only randomized controlled trials assessing anti-IgE therapy in adult patients for the treatment of CRS were included. Two independent reviewers extracted data using a pre-defined extraction form and performed quality assessment using the Cochrane risk of bias tool and the GRADE framework. RESULTS: Two studies met our inclusion criteria. When comparing anti-IgE therapy to placebo, there was a significant difference in Lund-McKay score (p = 0.04) while no difference was seen for percent opacification on computed tomography (CT). At 16 weeks, treatment led to a decrease in clinical polyp score. No significant difference was seen with regard to quality of life (Total Nasal Symptom Severity (TNSS), p < 0.21; Sinonasal Outcome Test 20 (SNOT-20), p < 0.60), and no serious complications were reported in either trial. Based on the quality assessment, studies were deemed to be of moderate risk of bias and a low overall quality of evidence. CONCLUSIONS: There is currently insufficient evidence to determine the effectiveness of anti-IgE monoclonal antibody therapy for the treatment of CRS.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle