Nonmedical Switching From Originators to Biosimilars: Does the Nocebo Effect Explain Treatment Failures and Adverse Events in Rheumatology and Gastroenterology?
Notice bibliographique
Résumé
The act of nonmedical switching, defined as switching stable patients who are generally doing well with their current therapy from an originator biologic to its biosimilar, has been endorsed as a reasonable treatment strategy. The safety and efficacy of nonmedical switching have been evaluated in randomized controlled and real-world evidence studies, which have demonstrated that although many patients maintain treatment response after the switch, some patients experience therapy failure, resulting in therapy discontinuation. It has been postulated that the vast majority, if not all, of these treatment failures result from a "nocebo effect", defined as patients' negative expectations toward the therapy change. Reports suggest that the risk of a nocebo effect is higher following a mandated nonmedical switch. Although the nocebo effect is a well-recognized phenomenon in pain studies, evidence is limited in immune-mediated diseases primarily because it is difficult to quantify, especially retrospectively. In spite of this, numerous biosimilar studies in patients with immune-mediated diseases have concluded that nonmedical switching failures are due to a nocebo effect. The objective of this narrative review was to explore the reasons for nonmedical switch failure or discontinuation and the role of the nocebo effect among patients with inflammatory rheumatic and gastrointestinal diseases who switched from an originator biologic to its biosimilar.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».