Biologic Disease-modifying Antirheumatic Drug (bDMARD)-induced Neutropenia: A Registry from a Retrospective Cohort of Patients with Rheumatic Diseases Treated with 3 Classes of Intravenous bDMARD
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the rate, risks factors, and consequences of neutropenia induced by intravenous (IV) biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARD). METHODS: We conducted a retrospective cohort study in 499 patients with rheumatic diseases treated by IV abatacept (ABA), infliximab (IFX), or tocilizumab (TCZ). RESULTS: Rheumatoid arthritis (RA) was the most frequent diagnosis (72%). Fifty-two patients (10.4%) experienced at least 1 episode of neutropenia. No episodes of grade 4 neutropenia were documented. TCZ was more frequently related to neutropenia than ABA or IFX (18.6% vs 3.8% and 2.8%, respectively, p < 0.001). The following factors were identified as predictors of experiencing neutropenia with IV bDMARD: history of neutropenia with methotrexate (MTX; synthetic DMARD; OR 1.56, 95% CI 1.17-7.14), concomitant treatment by MTX (OR 1.21, 95% CI 1.01-2.64), and TCZ treatment (OR 2.72, 95% CI 1.53-9.05). Patients experiencing a TCZ-induced neutropenia did not show a higher risk of severe infections; however, this group had a shorter drug survival (9 mos vs 20 mos, p < 0.02) compared with TCZ patients without neutropenia. CONCLUSION: Among 3 different classes of IV bDMARD, TCZ is associated with the higher risk of neutropenia. No increased frequency of infection episodes was documented in this group.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».