Risk of Hepatitis B Virus Reactivation in Patients With Inflammatory Arthritis Receiving Disease‐Modifying Antirheumatic Drugs: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess hepatitis B virus (HBV) reactivation rates in patients with resolved or chronic HBV infection, receiving disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) and with or without antiviral prophylaxis. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis. Electronic searches were conducted in PubMed, Medline, and Embase using Ovid through December 31, 2015. A search strategy was developed for each database using the following inclusion criteria: for participants, rheumatoid arthritis, psoriatic arthritis, ankylosing spondylitis, and resolved or chronic HBV infection; for intervention, tumor necrosis factor (TNF) inhibitors or non-TNF biologic or nonbiologic DMARDs; and for outcome, HBV reactivation. Four reviewers independently extracted study data and assessed study quality using the Newcastle-Ottawa Scale. To determine the pooled HBV reactivation rate, the variances of the raw proportions were stabilized using a Freeman-Tukey-type arcsine square root transformation, using a random-effects model. RESULTS: Twenty-five studies met the inclusion criteria. The overall pooled rate of HBV reactivation was 1.6% (95% confidence interval [95% CI] 0.8-2.6) in patients with resolved HBV. Similar rates were observed in resolved patients taking TNF inhibitors (1.4% [95% CI 0.5-2.6]), non-TNF biologics (6.1% [95% CI 0.0-16.6]), and nonbiologic DMARDs (1.7% [95% CI 0.2-4.2]). We also found that the reactivation rate was lower in patients with chronic HBV infection who received antiviral prophylaxis (9.0% [95% CI 4.1-15.5]) than in those who did not (14.6% [95% CI 4.3-29.0]). CONCLUSION: We found that the HBV reactivation rate in inflammatory arthritis patients receiving DMARDs was low in resolved patients and moderate in patients with chronic HBV infection. Further, lower rates were observed in patients with chronic HBV infection who were using antiviral prophylaxis.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».