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Enregistrement W3082025374 · doi:10.1177/1203475420952423

A Review of Drug-Drug Interactions for Biologic Drugs Used in the Treatment of Psoriasis

2020· review· en· W3082025374 sur OpenAlexaffabout
Miriam Armanious, Ronald Vender

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDrugPsoriasisConcomitantIntensive care medicineDrug classApproved drugDrug interactionAdverse effectPharmacologyDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biologic drugs are increasingly being prescribed for the treatment of psoriasis. Very little information is available in the literature regarding potential drug interactions with these medications. This paper serves as a guide for prescribers to be aware of possible interactions between biologic drugs approved for the treatment of psoriasis in North America and concomitant therapies. OBJECTIVE: To provide an overview of reported drug interactions between biologic drugs and concomitant therapies. METHODS: Reports of potential drug interactions were compiled through a search of Micromedex, drug monographs (Canadian, American, and European), as well as a PubMed search of each biologic drug with the term "drug interaction." CONCLUSION: Generally, caution should be exercised when multiple immunosuppressive therapies are prescribed due to increased risk of infection. However, this is more the result of a synergistic effect as opposed to a true drug interaction. There have been cases where multiple biologic therapies have been concomitantly used without adverse events, as their mechanisms involved different pathways. The sources used to compile this guide were often comprised of low levels of evidence, reinforcing the idea that further studies are required to better direct prescribers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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