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Enregistrement W2611235300 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx057

Safety of Anti-TNF Treatment in Liver Transplant Recipients: A Systematic Review and Meta-analysis

2017· review· en· W2611235300 sur OpenAlexaboutno aff
M J Westerouen van Meeteren, Bu Hayee, Akin Inderson, Romain Altwegg, Bart van Hoek, Georges‐Philippe Pageaux, Theo Stijnen, Dan J. Stein, Jeroen Maljaars

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiver transplantationInternal medicinePrimary sclerosing cholangitisImmunosuppressionPopulationCohortConfidence intervalCohort studyInflammatory bowel diseasePoisson regressionTransplantationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: Little is known about the risk of serious infection when combining anti-tumour necrosis factor [TNF] therapy for refractory inflammatory bowel disease [IBD] with immunosuppression after liver transplantation [LT]. Our aim was to investigate the infection risk in this patient group by systematic review and meta-analysis of the available data. METHODS: A 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]. Two reviewers independently extracted patient data [age, duration of follow-up, number of all infections, number of serious infections, time since transplant]. As an additional control population, primary sclerosing cholangitis [PSC]-IBD patients from the Leiden University Medical Center [LUMC] LT cohort were used. Poisson regression was used to compare serious infections (according to International Conference on Harmonisation [ICH] definition) per patien-year follow-up between the anti-TNF and control groups. RESULTS: In all 465 articles and abstracts were identified, of which eight were included. These contained 53 post-LT patients on anti-TNF therapy and 23 post-LT patients not exposed to anti-TNF therapy. From the LUMC LT-cohort, 41 PSC patients with PSC-IBD not exposed to anti-TNF therapy were included as control population. The infection rate for TNF-exposed patients was 0.168 serious infections per patient year, compared with 0.149 in the control patients (rate ratio 1.12 [95% confidence interval: 0.233-5.404, P = 0.886]. When correcting for time since transplant, the infection rate was 0.194 in the TNF-exposed vs 0.115 in the non-exposed [p = 0.219]. CONCLUSIONS: No significant increase in the rate of serious infection was observed in LT recipients with PSC-IBD during exposure to anti-TNF therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,724

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations39
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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