Real-World Safety of CFTR Modulators in the Treatment of Cystic Fibrosis: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) modulator therapies target the underlying cause of cystic fibrosis (CF), and are generally well-tolerated; however, real-world studies indicate the frequency of discontinuation and adverse events (AEs) may be higher than what was observed in clinical trials. The objectives of this systematic review were to summarize real-world AEs reported for market-available CFTR modulators (i.e., ivacaftor (IVA), lumacaftor/ivacaftor (LUM/IVA), tezacaftor/ivacaftor (TEZ/IVA), and elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ELX/TEZ/IVA)), and to identify ways in which the pharmacist on CF healthcare teams may contribute to mitigating and managing these AEs. The MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Web of Science Core Collection online databases were searched from 2012 to Aug 1, 2020. Full manuscripts or conference abstracts of observational studies, case series, and case reports were eligible for inclusion. The included full manuscripts and conference abstracts comprised of 54 observational studies, 5 case series, and 9 case reports. The types of AEs reported generally aligned with what have been observed in clinical trials. LUM/IVA was associated with a higher frequency of respiratory-related AE and discontinuation in real-world studies. A signal for mental health and neurocognitive AEs was identified with all 4 CFTR modulators. A systematic approach to monitoring for AEs in people with CF on CFTR modulators in the real-world setting is necessary to help better understand potential AEs, as well as patient characteristics that may be associated with higher risk of certain AEs. Pharmacists play a key role in the safe initiation and monitoring of people with CF on CFTR modulator therapies.
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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 | 0,010 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».