Analysis of publicly available adverse events reported for pediatric patients treated with <scp>Janus kinase</scp> inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Janus kinase inhibitors (JAKi) are drugs that block tyrosine kinases responsible for transducing cytokine signals. The first JAKi was approved by the US Food and Drug Administration (FDA) in 2011 to treat rheumatoid arthritis in adults. A pediatric indication was not approved until 8 years later, for acute graft-versus-host disease. Since then, topical and oral formulations have gained FDA approval for pediatric patients with dermatologic diseases. While increasing evidence supports the safety of these medications in adults, data are limited in children. We sought to determine whether JAKi adverse events (AEs) as reported in clinical trials and via postapproval pharmacovigilance services are comparable in adult and pediatric patients. Pharmacovigilance data were extracted from the FDA's Adverse Event Reporting System and the Canada Vigilance Adverse Reaction Online Database for baricitinib, upadacitinib, abrocitinib, ruxolitinib, and tofacitinib. The pooled data were analyzed to detect the most common AEs for specific JAKi and for the drug class. We assessed 399,649 AEs from 133,216 adults and 2883 AEs from 955 patients under 18 years old and identified slightly different AE profiles for the two age groups. Both populations had increased risk for infections and gastrointestinal AEs. However, pediatric patients reported a higher proportion of blood and lymphatic disorders, while reports of nervous system and musculoskeletal/connective tissue disorders were more common in adults. The spectrum of AEs extracted from pharmacovigilance reports was similar to clinical trials. The JAKi AE profiles we observed may prove helpful in counseling patients and their parents before starting therapy and for monitoring once patients are on therapy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 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; 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 ».