Recurring Fatigue After Biologic Administration: Patient-Reported Data from the Dutch Biologic Monitor
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is a common problem in immune-mediated inflammatory disease (IMID) patients, significantly impacting their quality of life. OBJECTIVES: In this study, we describe the pattern and characteristics of fatigue as a patient-reported adverse drug reaction (ADR) of biologics, and compared patient and treatment characteristics with patients reporting other ADRs or no ADRs. METHODS: In this cohort event monitoring study, the description and characteristics of fatigue reported as a possible ADR in the Dutch Biologic Monitor were assessed and analysed for commonly recurring themes or patterns. Baseline and treatment characteristics of patients with fatigue and patients reporting other ADRs or no ADRs were compared. RESULTS: Of 1382 participating patients, 108 patients (8%) reported fatigue as an ADR of a biologic. Almost half of these patients (50 patients, 46%) described episodes of fatigue during or shortly after biologic injection, which often recurred following subsequent injections. Patients with fatigue were significantly younger than patients with other ADRs or patients without ADRs (median age for patients with fatigue, 52 years; median age for patients with other ADRs, 56 years; and median age for patients without ADRs, 58 years); significantly more often smoked (25% vs. 16% and 15%); used infliximab (22% vs. 9% and 13%), rituximab (9% vs. 3% and 1%) or vedolizumab (6% vs. 2% and 1%); and significantly more often had Crohn's disease (28% vs. 13% and 13%) and other comorbidities (31% vs. 20% and 15%). Patients with fatigue significantly less frequently used etanercept (12% vs. 29% and 34%) or had rheumatoid arthritis (30% vs. 45% and 43%). CONCLUSIONS: IMID patients may experience fatigue as a postdosing effect of biologics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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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 découle