Does rituximab improve clinical outcomes of patients with thyroid-associated ophthalmopathy? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The current therapies of thyroid-associated ophthalmopathy (TAO) were still a challenging matter. In this study, we aimed to contrast the impact of before- after rituximab (RTX) therapy in the patients with TAO. METHODS: We searched the PubMed, EMBASE, and SCOPUS databases for articles published up to July 3, 2017. Fixed- or random-effects meta-analysis was used to provide pooled estimates of standard mean difference (SMD) both the primary outcome from clinical activity score (CAS), and secondary outcomes from thyrotropin receptor antibody (TRAb), proptosis, thyroid stimulating hormone (TSH), and interleukin-6 (IL-6) levels. In addition, the quality and each study was assessed using either the Newcastle Ottawa Scale (NOS) or the Cochrane Risk of Bias tool, and reliability of the meta-analytic result using the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE). RESULTS: Of the 839 articles initially searched, 11 studies were finally eligible for inclusion. Subgroup analysis results showed that comparing with initial value, there was a decline in CAS at 1,3,6,12 month after RTX treatment, decreased TRAbs level at 6,12 month, proptosis improvement at least 1 month, unchanged IL-6 level at 6 month, decreased TSH level at 3 month but unchanged at 12 month. All included studies were classified as good quality. CONCLUSIONS: The pooled data suggested that the preliminary effects of RTX treatment on TAO might be promising. However, more large-sample and high-quality studies targeting RTX use during this disease and long-term surveillance of prognosis are urgently needed.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».