Tumour necrosis factor inhibitors and serious infections in reproductive-age women and their offspring: a narrative review
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Tumour necrosis factor inhibitors (TNFi) are commonly used to treat patients with chronic inflammatory diseases, and function by inhibiting the pro-inflammatory cytokine tumour necrosis factor-α (TNF-α). Although beneficial in reducing disease activity, they are associated with an increased risk of serious infections. Data on the risk of serious infections associated with TNFi use during the reproductive years, particularly in pregnancy, are limited. For pregnant women, there is an additional risk of immunosuppression in the offspring as TNFi can be actively transported across the placenta, which increases in the second and third trimesters. Several studies have explored the risk of serious infections with TNFi exposure in non-pregnant and pregnant patients and offspring exposed in utero, indicating an increased risk in non-pregnant patients and a potentially increased risk in pregnant patients. The studies on TNFi-exposed offspring showed conflicting results between in utero TNFi exposure and serious infections during the offspring's first year. Further research is needed to understand differential risks based on TNFi subtypes. Guidelines conditionally recommend the rotavirus vaccine before 6 months of age for offspring exposed to TNFi in utero, but more data are needed to support these recommendations because of limited evidence. This narrative review provides an overview of the risk in non-pregnant patients and summarizes evidence on how pregnancy can increase vulnerability to certain infections and how TNFi may influence this susceptibility. This review focuses on the evidence regarding the risk of serious infections in pregnant patients exposed to TNFi and the risk of infections in their offspring.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle