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Enregistrement W2807007826 · doi:10.14740/gr1041w

Anti-Inflammatory Biologics and Anti-Tumoral Immune Therapies-Associated Colitis: A Focused Review of Literature

2018· review· en· W2807007826 sur OpenAlexvenueno aff
Weixun Zhou, Yan Huang, Jinping Lai, Jun Lü, Michael Feely, Xiuli Liu

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicroscopic Colitis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseColitisImmunologyUlcerative colitisInfliximabImmune systemTumor necrosis factor alphaDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An increasing number of drugs including monoclonal antibodies and small molecules, either anti-inflammatory or immunity-enhancing, have been developed to treat human diseases and the number of medications in these classes is likely to expand in the future. The two most commonly used categories of such therapies are the anti-inflammatory group (anti- tumor necrosis factor (TNF) α, anti-interleukins/interleukin receptors, and anti-integrin bodies) and the anti-tumoral agents (immune checkpoint inhibitors, anti-CD20, and anti-endothelial growth factor). Although the anti-inflammatory biologics have brought about a revolutionary effect in the management of a variety of autoimmune disorders including rheumatologic diseases, inflammatory bowel disease, and inflammatory dermatological diseases, their ability to induce colitis in patients without a prior history of colitis or exacerbate quiescent colitis has been increasingly and unexpectedly recognized. While the use of immune-augmenting monoclonal antibody therapies results in a significant survival benefit in a subset of patients with malignancies, these monoclonal antibodies also have the ability to cause colitis through an apparent autoimmune mechanism. Colitis associated with these medications may demonstrate multiple histologic patterns including increased apoptosis (graft versus host disease (GVHD)-like), autoimmune enteropathy pattern, acute colitis pattern, ischemic colitis, inflammatory bowel disease pattern, either ulcerative colitis-like, Crohn's disease-like, or fulminant colitis-like. In addition, anti-inflammatory biologics are known to cause or reactivate latent infections such as tuberculosis and increase the risk for malignancies including high-grade lymphomas as well as indolent lymphoproliferative disorders. Thus, the differential diagnosis for colitis in patients receiving therapeutic anti-inflammatory biologics or anti-tumoral agents can be broad. Optimal diagnosis and treatment requires a multidisciplinary approach. This review aims to provide an overview of the literature on the clinical features, histology, and treatment of these newly recognized anti-inflammatory biologic and anti-tumoral immune therapy-induced colitises and hopes this outlines will raise the vigilance of all clinicians of these entities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,329 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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