Big data- and machine learning-based analysis of a global pharmacovigilance database enables the discovery of sex-specific differences in the safety profile of dual IL4/IL13 blockade
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due to its apparent efficacy and safety, dupilumab, a monoclonal antibody that blocks Interleukin 4 (IL-4) and Interleukin 13 (IL-13), has been approved for treating T-helper 2 (Th2) disorders. However, adverse effects like local injection site reactions, conjunctivitis, headaches, and nasopharyngitis have been reported. Sex differences are known to influence both adaptive and innate immune responses and, thus, may have a bearing on the occurrence of these adverse effects. Nevertheless, the literature lacks a comprehensive exploration of this influence, a gap this study aims to bridge. Materials and Methods: A comprehensive data mining of VigiBase, the World Health Organization (WHO) global pharmacovigilance database which contains case safety reports of adverse drug reactions (ADRs) was performed to test for sex -specific safety response to dual IL4/IL13 blockade by dupilumab. The information component (IC), a measure of the disproportionality of ADR occurrence, was evaluated and compared between males and females to identify potential sexual dimorphism. Results: Of the 94,065 ADRs recorded in the WHO global pharmacovigilance database, 2,001 (57.4%) were reported among female dupilumab users, and 1,768 (50.7%) were among males. Immune/autoimmune T-helper 1 (Th1)-, innate- and T-helper 17 (Th17)-driven diseases and degenerative ones were consistently reported with a stronger association with Dupilumab in males than females. Some adverse events were more robustly associated with Dupilumab in females. Conclusion: Dupilumab has an excellent safety profile, even though some ADRs may occur. The risk is higher among male patients, further studies, including ad hoc studies, are needed to establish causality.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».