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Enregistrement W4220851488 · doi:10.1097/01.asw.0000820252.96869.8e

Onset of Pyoderma Gangrenosum in Patients on Biologic Therapies: A Systematic Review

2022· article· en· W4220851488 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAdvances in Skin & Wound Care · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyoderma gangrenosumRituximabAdverse effectMEDLINEBiologic Agents

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To summarize clinical outcomes of paradoxical pyoderma gangrenosum (PG) onset in patients on biologic therapy. METHODS: The authors conducted MEDLINE and EMBASE searches using PRISMA guidelines to include 57 patients (23 reports). RESULTS: Of the included patients, 71.9% (n = 41/57) noted PG onset after initiating rituximab, 21.1% (n = 12/57) noted tumor necrosis factor α (TNF-α) inhibitors, 5.3% (n = 3/57) reported interleukin 17A inhibitors, and 1.8% (n = 1/57) reported cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 antibodies. The majority of patients (94.3%) discontinued biologic use. The most common medications used to resolve rituximab-associated PG were intravenous immunoglobulins, oral corticosteroids, and antibiotics, with an average resolution time of 3.3 months. Complete resolution of PG in TNF-α-associated cases occurred within an average of 2.2 months after switching to another TNF-α inhibitor (n = 1), an interleukin 12/23 inhibitor (n = 2), or treatment with systemic corticosteroids and cyclosporine (n = 3), systemic corticosteroids alone (n = 1), or cyclosporine alone (n = 1). CONCLUSIONS: Further investigations are warranted to determine whether PG onset is associated with underlying comorbidities, the use of biologic agents, or a synergistic effect. Nevertheless, PG may develop in patients on rituximab or TNF-α inhibitors, suggesting the need to monitor and treat such adverse effects.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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