Anti-TNF Therapy and the Risk of Herpes Zoster Among Patients With Inflammatory Bowel Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The specific contribution of anti-TNF therapy to the onset of herpes zoster (HZ) in patients with inflammatory bowel disease (IBD) remains uncertain. Thus, the purpose of this nested case-control study was to explore whether the use of anti-TNF therapy is associated with an increased risk of HZ. METHODS: Using the Regie de l'Assurance Maladie du Québec, we identified incident cases of IBD between 1998 and 2015. We matched IBD cases of HZ with up to 10 IBD HZ-free controls on year of cohort entry and follow-up. Current use was defined as a prescription for anti-TNF therapy 60 days before the index date, with nonuse as the comparator. We conducted conditional logistic regression to estimate odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs), adjusting for potential confounders. RESULTS: The cohort consisted of 15,454 incident IBD patients. Over an average follow-up of 5.0 years, 824 patients were diagnosed with HZ (incidence of 9.3 per 1000 person-years). Relative to nonuse, current use of anti-TNF therapy was associated with an overall increased risk of HZ (OR, 1.5; 95% CI, 1.1-2.1). The risk was increased among those older than 50 years (OR, 2.1; 95% CI, 1.2-3.6) and those additionally using steroids and immunosuppressants (OR, 4.1; 95% CI, 2.3-7.2). CONCLUSIONS: Use of anti-TNF therapy was associated with an increased risk of HZ among patients with IBD, particularly among those older than 50 years and those on combination therapy. Prevention strategies for HZ ought to be considered for younger IBD patients commencing treatment.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».