Rate of infections in severe necrotising vasculitis patients treated with cyclophosphamide induction therapy: a meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Infections are common complications of necrotising vasculitis. We aimed to determine the rate of infections in patients with severe necrotising vasculitis treated with cyclophosphamide (CYC) combined with high dose glucocorticoids (GC). METHODS: Searches of MEDLINE, Embase and Cochrane Library databases (1990 to May 2016) were performed. Inclusion criteria were randomised controlled trials of intravenous (IV) or oral (PO) CYC induction therapy for granulomatosis and polyangiitis (GPA), microscopic poyangiitis (MPA), eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (EGPA), and systemic polyarteritis nodosa (PAN). Pooled rates of infectious complications were determined by random effects meta-analyses. Meta-regression was performed to identify variables associated with severe infection. RESULTS: Search results yielded 2636 references; 14 studies with a total of 888 subjects met inclusion criteria. The mean age of participants ranged from 39 to 75 years. Mean cumulative doses of CYC were 2.7 to 50.4 g and of GC were 6 to 13 g. The pooled rate per year per gram of CYC of severe infection was 2.2% (95% CI: 0.9, 5.3%, I2 = 58.7%), any infection was 5.6% (95% CI: 1.8, 16.7%, I2 = 79.1%) and infection-related deaths was 1.7% (95% CI: 0.8, 3.9%, I2 = 0%). By meta-regression, age, creatinine and cumulative GC dose were not significantly associated with the rate of severe infections. CONCLUSIONS: The rate of severe infections and infection related mortality in patients with severe necrotising vasculitis treated with CYC + GC induction therapy is high.
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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 | 0,017 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,068 |
| 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».