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Enregistrement W2971401090 · doi:10.1177/1203475419857688

What Is the Risk of Harm Associated With Topical Calcineurin Inhibitors?

2019· review· en· W2971401090 sur OpenAlexaff
Sam Hanna, Catherine Zip, Neil H. Shear

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesLEO PharmaLEO Pharma Research Foundation
Mots-clésMedicinePimecrolimusCalcineurinHarmTacrolimusTolerabilityAdverse effectTransplantationPharmacologySurgeryLawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The topical calcineurin inhibitors (TCIs), tacrolimus (Protopic) and pimecrolimus (Elidel), were approved in the early 2000s and were widely used as a nonsteroid treatment for atopic dermatitis (AD) in adult and pediatric populations. In 2005, the addition of a boxed warning was mandated for TCIs based on a potential risk of malignancy, and there was subsequently a substantial decline in their use. Since then, evidence has mounted to support the safety of this class of medications and suggests that the increased risk of malignancy remains theoretical. This review aims to dispel some of the common myths surrounding the safety of TCIs by evaluating the key evidence regarding their safety and tolerability in adult and pediatric populations. Four major themes are addressed in a practical question-and-answer format: the risk of harm associated with TCIs including common and serious adverse events; warnings and precautions for their use including the risk of systemic absorption, immunosuppression, and malignancy; the comparative safety of TCIs; and suggestions for counselling patients about the risk of harm with TCIs. Based on the available evidence, international professional dermatological organizations and regulatory authorities have concluded that the benefits of TCIs outweigh their potential risks when used in the appropriate patient populations for the recommended duration of time.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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