Disease-modifying drugs for multiple sclerosis and infection risk: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about disease-modifying treatments (DMTs) for multiple sclerosis (MS) and infection risk in clinical practice. We examined the association between DMTs and infection-related medical encounters. METHODS: Using population-based administrative data from British Columbia, Canada, we identified MS cases and followed them from their first demyelinating event (1996-2013) until emigration, death or study end (December 2013). Associations between DMT exposure (by DMT generation or class) and infection-related physician or hospital claims were assessed using recurrent time-to-events models, adjusted for age, sex, socioeconomic status, index year and comorbidity count. Results were reported as adjusted HRs (aHRs). RESULTS: Of 6793 MS cases, followed for 8.5 years (mean), 1716 (25.3%) were DMT exposed. Relative to no DMT, exposure to any first-generation DMT (beta-interferon or glatiramer acetate) was not associated with infection-related physician claims (aHR: 0.96; 95% CI 0.89 to 1.02), nor was exposure to these drug classes when assessed separately. Exposure to any second-generation DMT (oral DMT or natalizumab) was associated with an increased hazard of an infection-related physician claim (aHR: 1.47; 95% CI 1.16 to 1.85); when assessed individually, the association was significant for natalizumab (aHR: 1.59; 95% CI 1.19 to 2.11) but not the oral DMTs (aHR: 1.17; 95% CI 0.88 to 1.56). While no DMTs were associated with infection-related hospital claims, these hospitalisations were also uncommon. CONCLUSION: Exposure to first-generation DMTs was not associated with an altered infection risk. However, exposure to the second-generation DMTs was, with natalizumab associated with a 59% increased risk of an infection-related physician claim. Continued pharmacovigilance is warranted, including an investigation of the DMT-associated infection burden on patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».