Adverse Events and Nocebo Effects in Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Nocebo effects, adverse outcomes occurring in patients receiving inert therapy, contribute to adverse event [AE] reporting in randomized controlled trials [RCTs]. High placebo AE rates may result in inaccurate estimation of treatment-related AEs. We estimate the pooled rate of AEs in patients randomized to placebo compared to active therapy in inflammatory bowel disease [IBD] RCTs. METHODS: MEDLINE, EMBASE and CENTRAL were searched to March 1, 2017 for RCTs of conventional medical therapies for Crohn's disease [CD] or ulcerative colitis [UC]. Rates of AEs, serious AEs [SAEs], AE-related trial withdrawal, infections and worsening IBD were pooled using a random-effects model. RESULTS: We included 124 CD [n = 26 042] and 71 UC RCTs [n = 16 798]. The pooled placebo AE rate was 70.6% (95% confidence interval [CI]: 65.3%, 75.4%) and 54.5% [47.8%, 61.1%] in CD and UC RCTs, respectively. There was no significant risk difference [RD] in AE, SAE or AE-related withdrawal rates between CD patients receiving placebo or active drug. A 1.6% [95% CI: 0.1%, 3.1%] increase in AE rates was observed among UC patients randomized to active therapy. Patients receiving active therapy had a higher risk of infection (RD 1.0% [95% CI: 0.4%, 1.7%] for CD, 2.9% [95% CI: 1.4%, 4.4%] for UC) although a lower risk of worsening CD (RD -3.2% [95% CI: -4.8%, -1.5%]) or UC (RD -3.7% [95% CI: -5.7%, -1.8%]). CONCLUSIONS: AEs are commonly reported by patients randomized to either placebo or active treatment in IBD RCTs. Clinically relevant differences in AE, SAE and AE-related withdrawal were not observed.
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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 | 0,038 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».