Increased susceptibility to pneumonia due to tumour necrosis factor inhibition and prospective immune system rescue via immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Immunomodulators such as tumour necrosis factor (TNF) inhibitors are used to treat autoimmune conditions by reducing the magnitude of the innate immune response. Dampened innate responses pose an increased risk of new infections by opportunistic pathogens and reactivation of pre-existing latent infections. The alteration in immune response predisposes to increased severity of infections. TNF inhibitors are used to treat autoimmune conditions such as rheumatoid arthritis, juvenile arthritis, psoriatic arthritis, transplant recipients, and inflammatory bowel disease. The efficacies of immunomodulators are shown to be varied, even among those that target the same pathways. Monoclonal antibody-based TNF inhibitors have been shown to induce stronger immunosuppression when compared to their receptor-based counterparts. The variability in activity also translates to differences in risk for infection, moreover, parallel, or sequential use of immunosuppressive drugs and corticosteroids makes it difficult to accurately attribute the risk of infection to a single immunomodulatory drug. Among recipients of TNF inhibitors,Mycobacterium tuberculosishas been shown to be responsible for 12.5-59% of all infections;Pneumocystis jiroveciihas been responsible for 20% of all non-viral infections; andLegionella pneumophilainfections occur at 13-21 times the rate of the general population. This review will outline the mechanism of immune modulation caused by TNF inhibitors and how they predispose to infection with a focus onMycobacterium tuberculosis,Legionella pneumophila, andPneumocystis jirovecii. This review will then explore and evaluate how other immunomodulators and host-directed treatments influence these infections and the severity of the resulting infection to mitigate or treat TNF inhibitor-associated infections alongside antibiotics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».