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Enregistrement W2587748078 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx002.791

P667 Safety of anti-TNF treatment in liver transplant recipients – a meta-analysis

2017· article· en· W2587748078 sur OpenAlexaboutno aff
Menso Westerouen van Meeteren, Akin Inderson, Bu Hayee, Romain Altwegg, Bart van Hoek, G.-P. Pageaux, T. Stijnen, Dan J. Stein, Jeroen Maljaars

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLiver transplantationImmunosuppressionCohortPopulationCohort studyPrimary sclerosing cholangitisTransplantationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Primary Sclerosing Cholangitis (PSC) patients with refractory inflammatory bowel disease (IBD) after liver transplantation (LT) pose a dilemma for treating physicians, as little is known about the risk of serious infection when combining anti-TNF therapy with immunosuppression for prevention of rejection. Our aim was to investigate the infection risk in this patient group by systematic review and meta-analysis of the available data. Methods: A literature search was conducted for full papers and conference proceedings through September 2015 regarding liver transplant recipients and anti-TNF therapy. All studies were appraised using the adapted Newcastle-Ottawa Scale (NOS), which contains 9 criteria for cohort studies and is adapted to 6 criteria for case series and case reports. Two reviewers (MWvM and PWJM) independently extracted study and control-patient data (age, duration of follow up, number of all infections, number of serious infections, time since transplant). As additional control population, PSC-IBD patients from the LUMC LT cohort were used. Poisson regression was used to compare serious infections (according to ICH-definition) per patient year follow up between the anti-TNF and control group, correcting for mean time since transplant. Results: Initially, 465 articles and abstracts were identified, of which 8 were included. These 8 studies contained 53 post-LT patients on anti-TNF therapy and 23 post-LT control patients not on anti-TNF therapy. None of the studies scored less than 75% of the NOS quality criteria. From the LUMC LT cohort, 41 PSC-patients with PSC-IBD but without anti-TNF therapy were included as control population. Serious infection rates differed from 0 to 0.38 serious infections per patient year in the anti-TNF therapy group, and 0.04 to 0.24 in the control group. The overall infection rate for TNF-exposed patients was 0.12, compared to 0.15 in the control patients, resulting in a rate ratio of 0.80 (95% CI: 0.17–3.97, p=0.80). Age at time of transplant was not associated with the rate ratio for serious infections, whereas the time since transplantation was. Although correcting for time since transplant causes the infection rates in the anti-TNF-group to be higher than in the control group (0.13 vs 0.12 serious infections per patient year) the rate ratio remained non-significant (1.1, p=0.82). Conclusions: No significant increase in the serious infection rate was observed in LT-recipients with PSC-IBD during exposure to anti-TNF therapy. However, the wide confidence intervals of these results show that more data is needed to provide a definitive conclusion on the safety of anti-TNF therapy in these patients.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,047
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,253 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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