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Enregistrement W4362507438 · doi:10.1007/s40259-023-00592-8

Recurring Fatigue After Biologic Administration: Patient-Reported Data from the Dutch Biologic Monitor

2023· article· en· W4362507438 sur OpenAlexaff
Jette A. van Lint, Naomi T. Jessurun, Sander W. Tas, Harald E. Vonkeman, Martijn B. A. van Doorn, Frank Hoentjen, Michael T. Nurmohamed, Eugène van Puijenbroek, Bart J. F. van den Bemt

Notice bibliographique

RevueBioDrugs · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésMedicineInternal medicineRheumatoid arthritisEtanerceptCohortAdverse effectAdalimumabInfliximabRituximabDiscontinuationDiseasePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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