Haemopoietic stem cell transplantation in Systemic lupus erythematosus: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Despite advances in treating Systemic lupus erythematosus (SLE), a proportion of patients continue to face significant morbidity and mortality. Haemopoietic stem cell transplant (HSCT) has been recognized as an option for such patients. We analysed the evidence on efficacy and safety of HSCT in patients with SLE. A database search was done for articles on HSCT in SLE up to July 2017 in PUBMED, Cochrane library, LILACS and clinical trial registration databases to select prospective or retrospective studies with 8 or more patients. Of the 732 search results from the PUBMED, Cochrane and LILACS database search, following duplicate removal, 15 studies were eligible for detailed assessment. Findings of an additional trial were obtained from the clinical trial registration database. Data were extracted on study design, patient characteristics, nature of intervention, outcomes, complications and study quality. Case reports and small case series were summarised without detailed qualitative analysis. Most of the studies showed remission in the majority of patients. Relapse of the original disease increased with longer follow-up. Common adverse effects included: infections and secondary autoimmune disorders. Short follow up period and lack of randomised controlled trials were the main limitations restricting the generalizability of study results. A meta-analysis was not performed due to heterogeneity of studies. Although HSCT is a viable option in SLE, its exact clinical utility needs to be further evaluated in well-designed studies.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».