Risk of Developing Melanoma With Systemic Agents Used to Treat Psoriasis: A Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease induced by autoimmune-like dysregulation of the immune system. Treatment options have drastically evolved in recent years, and treatment advances that target specific cytokines and other molecules involved in dysregulation have had a profound effect in controlling the disease. OBJECTIVE: We reviewed the literature to assess the risk of developing melanoma with conventional therapies and newer agents used to treat psoriasis. METHODS: A comprehensive literature search using Medline (via Ovid) and Embase was conducted. RESULTS: The majority of studies reviewed reported insignificant results. Potential risk for melanoma was identified for only 3 out of 15 anti-psoriatic treatments analyzed: adalimumab (relative risk 1.8, 95% CI 1.06-3.00), etanercept (relative risk 2.35, 95% CI 1.46-3.77) and infliximab (Empirical Bayes Geometric Mean 7.90, 95% CI 7.13-8.60). The confidence intervals provided are from prior studies. There are not enough collective data on newer agents to make any conclusions on risk. CONCLUSIONS: We were unable to identify any substantial risk for developing melanoma due to the use of anti-psoriatic treatments. Until additional long-term registry data become available, it would be prudent to continue screening patients with psoriasis at baseline and periodically for melanoma when these agents are used.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».