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Enregistrement W4317952775 · doi:10.1093/bjd/ljac140.017

321 Cancer risk with topical pimecrolimus and tacrolimus for atopic dermatitis: systematic review and Bayesian meta-analysis

2023· article· en· W4317952775 sur OpenAlexaff
A. Chu, Niveditha Devasenapathy, Melanie Wong, Archita Srivastava, Renata Ceccacci, Clement Lin, Margaret MacDonald, Aaron Wen, Jeremy Steen, Mitchell Levine, Lonnie Pyne, Julie Wang, Jonathan M. Spergel, Jonathan I. Silverberg, Peck Y. Ong, Monica O’Brien, Stephan A Martin, Peter Lio, Mary Laura Lind, Jennifer LeBovidge, Elaine Kim, Joey Huynh, Matthew Greenhawt, Winfred Frazier, Lina Chen, Anna De Benedetto, Mark Boguniewicz, Rachel Asiniwasis, Lynda C. Schneider, Derek K. Chu

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of OttawaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPimecrolimusMedicineCalcineurinAtopic dermatitisRandomized controlled trialDermatologyTacrolimusRelative riskOdds ratioSkin cancerPopulationMeta-analysisAbsolute risk reductionCancerConfidence intervalInternal medicineEnvironmental healthTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atopic dermatitis affects millions worldwide and is effectively managed by topical treatments, including topical calcineurin inhibitors, pimecrolimus and tacrolimus. In 2005 and 2011, the FDA released reviews associating topical calcineurin inhibitors with a theoretical cancer risk, albeit an uncertain association. We systematically reviewed the risk of cancer in patients with atopic dermatitis exposed to topical calcineurin inhibitors. We systematically identified randomized controlled trials, comparative, and non-comparative non-randomized studies from database inception to 6 June 2022, from MEDLINE, EMBASE, GREAT, LILACS, ICTRP, FDA, EMA, company registers and relevant citations. We included studies in any language addressing the risk of cancer in patients with atopic dermatitis exposed to topical calcineurin inhibitors for greater than 3 weeks. We excluded split-body studies. We conducted a Bayesian meta-analysis and used the GRADE approach to determine the certainty of the evidence. A multidisciplinary panel including patients, advocacy groups and care providers, set an a priori threshold of 1 in 1000 risk difference as a clinically important effect. We analysed 121 studies (52 randomized controlled trials and 69 non-randomized studies) including 3.4 million patents followed for a mean of 11 months (range: 0.7–120). The absolute risk of any cancer with topical calcineurin inhibitor exposure was neither different from controls (absolute risk 4.70 per 1000 with topical calcineurin inhibitor exposure vs. 4.56 per 1000 without; odds ratio 1.03 [95% credible interval 0.94–1.11], moderate-certainty evidence) nor the general US population (4.6 per 1000). Findings were similar in infants, children, and adults, and were robust to trial sequential, subgroup and sensitivity analyses. Among infants, children and adults with atopic dermatitis, moderate-certainty evidence shows that topical calcineurin inhibitors do not increase the risk of cancer. These findings support the safe use of topical calcineurin inhibitors in the management of patients with atopic dermatitis. Our findings provide actional information to inform updated clinical practice guidelines, product labels and continuing education for care providers, to clarify the safe usage of topical calcineurin inhibitors.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,045
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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