A Systematic Review of Efficacy and Safety of Monotherapy and Combination Therapy With Biologic for Stevens-Johnson Syndrome and Toxic Epidermal Necrolysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biologic drugs have the potential to halt the progression of Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) by decreasing concentrations of tumor necrosis factor-α, a cytokine implicated in epithelial cell death. The objective of this systematic review is to investigate the efficacy and safety of biologic monotherapy and combination therapy for SJS/TEN. METHODS: MEDLINE and EMBASE in OVID were searched on October 28, 2020. Inclusion criteria were original studies containing human participants diagnosed with SJS/TEN and treated with biologics. Studies were excluded if they were literature reviews, systematic reviews, letters to the editor, or conference abstracts. RESULTS: The 38 articles reviewed included 27 (71.1%) case reports, 6 (15.8%) case series, 3 (7.9%) retrospective reviews, and 2 (5.3%) RCTs. The age range of the included studies was 2 to 85 years, the mean age was 46.4 years. The mean body surface (BSA) across the 38 included articles was 31.0%. The average actual mortality reported within the 38 included articles was 9.2%. Both biologic monotherapy and combination therapy were associated with improved outcomes in SJS/TEN. Furthermore, anti TNF-alpha therapy, specifically etanercept, showed improved outcomes as monotherapy. CONCLUSIONS: Overall, reviewed studies presented a strong case for biologic treatment, both monotherapy and combination use, in SJS/TEN treatment. Based on the number of fatal adverse events observed, biologic monotherapy may be safer compared to combination therapy. Further research with a larger sample size and a randomized control trial design is required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».