Examining the Characteristics of Colchicine-Induced Myelosuppression in Clinical Cases: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The use of colchicine has been associated with varying degrees of myelosuppression. Despite expanded use in cardiovascular and inflammatory conditions, there remains clinician concern because of potential myelosuppressive side effects. A systematic review was conducted to explore the reported myelosuppressive events of colchicine. METHODS: A systematic review was conducted using the MeSH terms ("colchicine") AND ("myelosuppression," "bone*," "marrow," "suppression," "aplasia," "leukopenia/leucopenia," "lymphopenia," "neutropenia") on September 1, 2020, and was updated on November 30, 2021. The search was conducted in PubMed, ScienceDirect, Scopus, Embase, and Cochrane Library. The search included references published from 1978 to 2020 and was limited to English-language observational studies (ie, case reports, case series, case control studies, and cohort studies) or trial data. RESULTS: In total, 3233 articles were screened, with 30 studies of 47 patients with myelosuppression from colchicine identified. Most patients with myelosuppression had comorbidities, including renal impairment (21/47, 44.7%). Out of 47 patients, 15 (31.9%) and 13 (27.7%) were reported to be concurrently taking cytochrome P450 3A4 (CYP3A4) inhibitors and P-glycoprotein (P-gp) efflux transporter inhibitors, respectively. Patients with renal impairment accounted for the majority of overall patients taking these CYP3A4 and P-gp inhibitors (8/15, 53.3%, and 8/13, 61.5%, respectively). Out of 21 patients with renal impairment, 13 had worsening cytopenia during colchicine use. The presentations ranged from moderate anemia (grade 2) to severe thrombocytopenia, neutropenia, and leukopenia (grade 4). CONCLUSION: Colchicine has few reports of myelosuppression. The majority of patients with myelosuppression had preexisting renal impairment or concomitant CYP3A4 or P-gp inhibitor use. Caution should be taken in this subset of patients with increased monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».