Efficacy and safety of treatment with biologicals for severe chronic rhinosinusitis with nasal polyps: A systematic review for the EAACI Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review evaluates the efficacy and safety of biologicals for chronic rhinosinusitis with nasal polyps (CRSwNP) compared to the standard of care. Pubmed, EMBASE and Cochrane Library were searched for RCTs. Critical and important CRSwNP-related outcomes were considered. The risk of bias and the certainty of the evidence were assessed using GRADE. RCTs evaluated (dupilumab-2, omalizumab-4, mepolizumab-2, reslizumab-1) included 1236 adults, with follow-up 20-64 weeks. Dupilumab reduces the need for surgery (NFS) and oral corticosteroid (OCS) use (RR 0.28; 95%CI 0.20-0.39, moderate certainty) and improves with high certainty smell (mean difference (MD) +10.54; 95%CI +9.24 to +11.84) and quality of life (QoL) (MD -19.14; 95%CI -22.80 to -15.47), with fewer treatment-related adverse events (TAEs) (RR 0.95; 95%CI 0.89-1.02, moderate certainty). Omalizumab reduces NFS (RR 0.85; 95%CI 0.78 to 0.92, high certainty), decreases OCS use (RR 0.38; 95%CI 0.10-1.38, moderate certainty), improves with high certainty smell (MD +3.84; 95%CI +3.64 to +4.04) and QoL (MD -15.65; 95%CI -16.16 to -15.13), with increased TAE (RR 1.73; 95%CI 0.60-5.03, moderate certainty). There is low certainty for mepolizumab reducing NFS (RR 0.78; 95%CI 0.64 to 0.94) and improving QoL (MD -13.3; 95% CI -23.93 to -2.67) and smell (MD +0.7; 95%CI -0.48 to +1.88), with increased TAEs (RR 1.64; 95%CI 0.41-6.50). The evidence for reslizumab is very uncertain.
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 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 | 0,011 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».