Could treatment with immunomodulatory agents targeting IL-1, IL-6, or JAK signalling improve outcomes in patients with severe influenza pneumonia? A systematic and narrative review
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Influenza is a global cause of morbidity and mortality and a significant risk for a future pandemic infection. Host hyperinflammation, similar to that seen in COVID-19, may occur in response to influenza virus pneumonia, with Janus kinase (JAK) signalling and proinflammatory cytokines Interleukin (IL)-1 and IL-6 involved. Immune modulation treatment of hospitalised and critically ill COVID-19 patients, including with IL-6 and JAK inhibitors, has been found to be beneficial. Significant interest exists in the use of immunomodulatory agents targeting these pathways in the treatment of severe influenza pneumonia <ns3:bold>.</ns3:bold> </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> We conducted a review with both systematic and narrative methods to assess whether, in patients with severe influenza pneumonia, treatment with immunomodulatory agents targeting IL-1, IL-6 or JAK signalling, in comparison to no immune modulation, is beneficial and improves clinical outcomes. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> Our systematic search screened 5409 records and found no randomised controlled trials of IL-1, IL-6 or JAK immunomodulatory agents in patients with severe influenza pneumonia. To support this systematic search, we provide a narrative review of the biological rationale, previous use of these agents, including in hospitalised patients with COVID-19, and an overview of their safety profiles. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> Although immune modulation has proven successful in treating hospitalised and critically ill patients with COVID-19 and a biological rationale exists for testing these agents in influenza, no agents targeting IL-1, IL-6 or JAK signalling have been assessed in randomised controlled trials of patients with severe influenza pneumonia. This highlights a significant evidence gap. </ns3:p>
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».