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Enregistrement W4291003301 · doi:10.3389/fphar.2022.928471

Safety of biological therapy in patients with rheumatoid arthritis in administrative health databases: A systematic review and meta-analysis

2022· review· en· W4291003301 sur OpenAlexaboutno aff
Mariana Jorge de Queiroz, Caroline Tianeze de Castro, Flávia Caixeta Albuquerque, Celmário Castro Brandão, Letícia Farias Gerlack, Daniella Cristina Rodrigues Pereira, Sandra Castro Barros, Wenderson Walla Andrade, Ediane de Assis Bastos, Jessé de Nobrega Batista Azevedo, Roberto Carreiro, Maurício L. Barreto, Djanilson Barbosa dos Santos

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação Oswaldo Cruz
Mots-clésRheumatoid arthritisMedicineMeta-analysisSystematic reviewAlternative medicineBioinformaticsMEDLINEInternal medicinePathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rheumatoid arthritis (RA) is a systemic inflammatory disease that affects the synovial fluid of joints, tendons, and some extra-articular sites. Biologic agents have been highly effective and are comparable in reducing RA symptoms, slowing disease progression, and improving physical function; however, concerns have been raised about the risks of several potential adverse effects. Thus, this study aimed to assess the safety of biological therapy in patients with rheumatoid arthritis in observational studies using administrative health databases. Methods: PubMed, Embase, Lilacs, Ovid, Scopus, and Web of Science were searched from inception to 21 October 2021. The analysis was divided into five groups: tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) versus non-TNFi; TNFi versus csDMARDs; bDMARDs versus csDMARDs; abatacept versus bDMARDs; and TNFi versus Janus kinase inhibitors (JAKi). The adverse events were cancer, cardiovascular events, infection, herpes zoster, tuberculosis, and death. The methodological quality of the studies was assessed by the Newcastle-Ottawa Scale. A random-effects model estimated risk ratios with 95% confidence intervals. Results: Thirty-one studies were eligible for inclusion in the present systematic review, published from 2014 to 2021. A total of 1,039,398 RA patients were assessed. The 31 studies evaluated eleven different biological drugs. No significant differences were found regarding safety between TNFi versus non-TNFi (RR 1.08; 95% CI 0.92–1.28; p < 0.01; I2 = 93.0%), TNFi versus csDMARDs (RR 0.91; 95% CI 0.75–1.10; p < 0.01; I2 = 87.0%), bDMARDs versus csDMARDs (RR 0.99; 95% CI 0.82–1.20; p < 0.01; I2 = 93.0%), abatacept versus bDMARDs (RR 0.80; 95% CI 0.54–1.18; p < 0.01; I2 = 90.0%), and TNFi versus JAKi (RR 3.54; 95% CI 0.30–42.09; p = 0.01; I2 = 81.0%). In the subgroup analysis, among studies comparing abatacept to TNFi, a lower risk of cardiovascular events was associated with abatacept (RR 0.37; 95% CI 0.24–0.55). Conclusion: Our results do not suggest an increased risk of adverse events associated with biological therapy in treating RA patients, indicating a lower risk of cardiovascular events with abatacept than TNFi. However, these findings must be interpreted with caution given the limitations of this study and the low/very low certainty of the evidence. Systematic Review Registration: https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php? , identifier [CRD42020190838].

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,035
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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