Comparative safety and benefit-risk profile of biologics and oral treatment for moderate-to-severe plaque psoriasis: A network meta-analysis of clinical trial data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The comparative safety and benefit-risk profiles of moderate-to-severe psoriasis treatment have not been well studied. OBJECTIVE: To compare the short-term (12-16 weeks) and long-term (48-56 weeks) safety and benefit-risk profiles of moderate-to-severe psoriasis treatments. METHODS: A systematic literature review of phase II-IV randomized controlled trials of moderate-to-severe psoriasis treatments was conducted (cutoff: July 1, 2020). Any adverse events (AEs), any serious AEs, and AEs leading to treatment discontinuation were compared using Bayesian network meta-analyses (NMAs). RESULTS: Fifty-two and 7, respectively, randomized controlled trials were included in the short- and long-term NMAs, respectively. In the short-term NMA, the rates of any AEs were the lowest for tildrakizumab (posterior median: 46.0%), certolizumab (46.2%), and etanercept (49.1%). The rates of any serious AE were the lowest for certolizumab (0.8%), risankizumab (1.2%), and etanercept (1.6%). The rates of AEs leading to treatment discontinuation were the lowest for risankizumab (0.5%), tildrakizumab (1.0%), and guselkumab (1.5%). In the long-term NMA, risankizumab had the lowest rates of all 3 outcomes (67.5%, 4.4%, and 1.0%, respectively) and the most favorable benefit-risk profile. LIMITATIONS: The results may not be generalizable to real-world populations. CONCLUSIONS: Anti-interleukin 23 agents were associated with low rates of safety events. Risankizumab had the most favorable benefit-risk profile in the long term.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».