Lymphoproliferative disorders in inflammatory bowel disease patients on immunosuppression: Lessons from other inflammatory disorders
Notice bibliographique
Résumé
Immunosuppressive agents, such as thiopurines, methotrexate, and biologics, have revolutionized the treatment of inflammatory bowel disease (IBD). However, a number of case reports, case control studies and retrospective studies over the last decade have identified a concerning link between immunosuppression and lymphoproliferative disorders (LPDs), the oncological phenomenon whereby lymphocytes divide uncontrollably. These LPDs have been associated with Epstein-Barr virus (EBV) infection in which the virus provides the impetus for malignant transformation while immunosuppression hampers the immune system's ability to detect and clear these malignant cells. As such, the use of immunosuppressive agents may come at the cost of increased risk of developing LPD. While little is known about the LPD risk in IBD, more is known about immunosuppression in the post-transplantation setting and the development of EBV associated post-transplantation lymphoproliferative disorders (PTLD). In review of the PTLD literature, evidence is available to demonstrate that certain immune suppressants such as cyclosporine and T-lymphocyte modulators in particular are associated with an increased risk of PTLD development. As well, high doses of immunosuppressive agents and multiple immunosuppressive agent use are also linked to increased PTLD development. Here, we discuss these findings in context of IBD and what future studies can be taken to understand and reduce the risk of EBV-associated LPD development from immunosuppression use in IBD.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».