Systematic Review and Meta-Analysis Of Rituximab For The Treatment Of Immune Thrombocytopenia In Adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Rituximab, a monoclonal anti-CD20 antibody is commonly used to treat immune thrombocytopenia (ITP). Results of randomized controlled trials (RCTs) evaluating the efficacy of rituximab are conflicting. We conducted a systematic review and meta-analysis of RCTs to determine a more precise estimate of the effect of rituximab on platelet count response in adults with ITP. Methods We searched MEDLINE (from 1946), EMBASE (from 1980), and the Cochrane database using the MeSH terms antibodies, monoclonal, and purpura thrombocytopenia idiopathic and the textwords rituximab, rituxan, mabthera, and immune thrombocytopenic purpura. In duplicate, two reviewers independently assessed study eligibility, abstracted data and assessed each study for methodological quality. Results We identified 4 RCTs (n=360) that met our eligibility criteria. Each trial compared rituximab to placebo combined with other ITP treatments, including dexamethasone, or standard of care. Each trial enrolled non-splenectomized patients only. The likelihood of achieving a platelet count >100 x109/L at 6 months was greater with rituximab than placebo (relative risk [RR] 1.38, 95% CI 1.08-1.76). More patients receiving rituximab achieved a platelet count greater than 50 x109/L at 6 months (RR 1.46, 95% CI 1.18-1.80) compared to placebo. Rituximab was not associated with a reduction in the risk of any bleeding (RR 1.49, 95% CI 0.55-4.04) or an increase in the risk of infection (RR 1.33, 95% CI 0.74-2.38). Conclusions Rituximab is associated with a modest increase in the likelihood of achieving a platelet count greater than >100 x109/L at 6 months compared to placebo. No significant reduction in bleeding or increased risk of infection was observed at 6 months. Randomized trials were generally small, with relatively short follow-up. Large pragmatic multicenter comparative trials are needed to examine durability of response over a longer period of follow-up. Disclosures: Arnold: Amgen: Honoraria, Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau; GlaxoSmithKline: Honoraria, Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau; Hoffman-LaRoche: Research Funding. Lim:Leo Pharma: Honoraria, Research Funding; Pfizer: Consultancy, Honoraria. Crowther:Asahi Kasai: Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees; Baxter: Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees, Speakers Bureau; Boehringer Ingelheim: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees; CSL Behring: Speakers Bureau; Leo Pharma: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees, Research Funding, Speakers Bureau; Merck: Consultancy; Octapharma: Consultancy, Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees; Pfizer: Consultancy, Honoraria, Research Funding; Sanofi-Aventis: Consultancy, Honoraria, Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees, Research Funding; Viropharma: Membership on an entity’s Board of Directors or advisory committees.
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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 | 0,019 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».