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Enregistrement W2890102036 · doi:10.1016/j.msard.2018.09.008

Adverse psychiatric effects of disease-modifying therapies in multiple Sclerosis: A systematic review

2018· review· en· W2890102036 sur OpenAlexafffund
Majid Gasim, Çharles N. Bernstein, Lesley A. Graff, Scott B. Patten, Renée El‐Gabalawy, Jitender Sareen, James M. Bolton, James Marriott, John D. Fisk, Ruth Ann Marrie

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensManitoba HealthDalhousie UniversityUniversity of CalgaryUniversity of ManitobaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCrohn's and Colitis CanadaCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityResearch Manitoba
Mots-clésMedicineFingolimodAdverse effectNatalizumabPsychiatryDepression (economics)AnxietyMeta-analysisRelative riskIncidence (geometry)Systematic reviewObservational studyMEDLINEInternal medicineMultiple sclerosisConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Psychiatric comorbidity is prevalent in persons with multiple sclerosis (MS). Few studies have assessed whether second-generation disease-modifying therapies (DMT) are associated with adverse psychiatric effects. OBJECTIVE: We aimed to systematically review the literature regarding the APEs associated with natalizumab, fingolimod, dimethyl fumarate, teriflunomide and alemtuzumab in MS. As a secondary objective, we evaluated changes in anxiety or depression scores following treatment with the aforementioned DMTs. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, International Pharmaceutical Abstracts, PsychINFO, Central Register of Controlled Trials & Cochrane database of systematic reviews for published studies, and clinicaltrials.gov and regulatory documents from the US and Canada for unpublished studies. Data sources were searched from inception to September 2017. Studies reporting adverse psychiatric effects involving any DMT of interest were included. We report the incidence proportions of the adverse psychiatric effects and, where applicable, risk differences between DMT-exposed and unexposed individuals along with the corresponding 95% confidence intervals. We calculated the standardized mean differences (SMD) of changes in anxiety and depression scores if reported as study outcomes, and pooled the data using random effects meta-analysis. RESULTS: Of 4389 abstracts screened, 78 met the inclusion criteria, including 48 clinical trials, 28 observational studies and 2 case reports. Depression was the most commonly reported adverse psychiatric effect. Incidence proportions for all adverse psychiatric effects ranged from 0 to 24.7%. None of the DMT studied were associated with a statistically significant increased risk of any adverse psychiatric effect (range of risk difference: -7.69% [95%CI: -16.06%, 5.56%] to 6.67 [-8.56, 15.59]). Eighteen studies examined changes in depression or anxiety following fingolimod, natalizumab or dimethyl fumarate treatment; depression symptoms improved in fingolimod-treated groups (SMD [95%CI]: 1.18 [0.17, 2.19]). We did not identify studies examining changes in these outcomes following treatment with any of the other DMTs. CONCLUSION: The DMTs reviewed were not associated with an increased risk of adverse psychiatric effect in MS, and some may reduce the incidence of depressive symptoms. This may reflect either a positive direct effect (e.g. immune modulation) or an indirect effect arising due to a positive impact on disease activity or course.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,062
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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