A Systematic Review and Meta-Analysis of Injection Site Reactions in Randomized-Controlled Trials of Biologic Injections
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Biologic agents are emerging as an important treatment option for immune-mediated diseases. Injection site reactions following subcutaneous injection of biologic agents is not well described in the literature. OBJECTIVE: To summarize injection site reaction data in phase 3 trials of all biologic agents. METHODS: MEDLINE, Embase, and CENTRAL databases were systematically searched on February 8, 2022. Proportional meta-analysis was conducted to summarize injection site reaction prevalence for each biologic. RESULTS: There were 158 articles included in the review. The most common types of injection site reactions were erythema (42.8%), unspecified reaction (23.3%), pain (12.4%), and pruritus (5.7%). No patients discontinued their treatment due to injection site reactions in 39 of the 48 studies that reported on discontinuation data. There were 16 biologics included in meta-analysis across 80 eligible studies. The biologics with the highest point prevalence of patients reporting injection site reactions were Canakinumab (15.5%; 294 patients), Dupilumab (11.4%; 1888 patients), Etanercept (11.4%; 4363 patients), and Ixekizumab (11.2%; 2205 patients). The biologics with the lowest point prevalence of injection site reactions were Risankizumab (0.8%; 707 patients), Brodalumab (1.3%; 1365 patients), Guselkumab (1.3%; 1852 patients), Secukinumab (1.9%; 1277 patients). CONCLUSIONS: The prevalence of injection site reaction in response to biologics ranges from 0.08 to 15.5%. Canakinumab, Dupilumab, Etanercept, and Ixekizumab had the highest prevalence of injection site reactions. Risankizumab, Brodalumab, Guselkumab, and Secukinumab had the lowest prevalence of injection site reactions. Recommendations are made regarding the improvement of adverse event reporting to better understand the epidemiology of injection site reactions.
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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 | 0,030 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,079 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».