Is denosumab associated with an increased risk for infection in patients with low bone mineral density? A systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Denosumab increases bone mineral density through inhibition of the receptor activator of nuclear factor κ-Β ligand (RANKL). RANKL has known immunomodulatory effect. The largest study to date that reviewed denosumab efficacy in osteoporosis demonstrated an increased incidence of serious adverse events of infection (SAEI). We aimed to further evaluate risk of infection and SAEI in denosumab-treated patients. METHOD: PubMed, Embase, Cochrane Central Register of Controlled Trials, and Web of Science were searched for randomized controlled trials. Studies comparing denosumab 60 mg every 6 months with placebo or bisphosphonate for treatment of low bone mineral density were included. Trials were excluded for use of denosumab in cancer patients treated for skeletal-related events, immunosuppressed patient populations, or for comparison to teriparatide. Risk ratios (RR) with a 95% confidence interval (CI) were pooled using a fixed effects model, or a random effects model if heterogeneity occurred. RESULTS: Twenty-four randomized controlled trials (20 470 patients) were analyzed. An increased incidence of any infection (RR 1.11; 95% CI 1.02-1.20; P = 0.02) was observed in denosumab-treated patients compared with bisphosphonates, but not when compared with placebo. In contrast, a higher incidence of SAEI (RR 1.21; 95% CI 1.03-1.43; P = 0.02) was seen with denosumab when compared with placebo, but not compared with bisphosphonates. CONCLUSION: Denosumab-treated patients with low bone mineral density have slightly increased incidence of SAEI compared with placebo, but not when compared with bisphosphonates. Application of these results requires consideration of the entire body of data available regarding denosumab safety.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».