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Enregistrement W4403836729 · doi:10.1136/bmjmed-2024-000998

Proactive therapeutic drug monitoring of biologic drugs in patients with inflammatory bowel disease, inflammatory arthritis, and psoriasis: systematic review and meta-analysis

2024· article· en· W4403836729 sur OpenAlexaff
Dena Zeraatkar, Tyler Pitre, Sarah Kirsh, Tanvir Jassal, Muizz Hussain, Rachel Couban, Letícia Kawano-Dourado, Eirik Klami Kristianslund, Per Olav Vandvik

Notice bibliographique

RevueBMJ Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesDanmarks GrundforskningsfondNorges ForskningsrådEuropean Commission
Mots-clésMedicineInfliximabAdalimumabPsoriasisInflammatory bowel diseaseInternal medicineAdverse effectEtanerceptArthritisIntensive care medicineDiseaseRheumatoid arthritisImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To address the efficacy and safety of proactive therapeutic drug monitoring of biologic drugs for patients with inflammatory bowel disease, inflammatory arthritis, and psoriasis. Design: Systematic review and meta-analysis. Data sources: Medline, Embase, Central, and CINAHL, from database inception to 23 May 2024. Eligibility criteria for selecting studies: Trials including people with inflammatory bowel disease, inflammatory arthritis, and psoriasis were selected. Selected trials also randomly assigned people to either proactive therapeutic drug monitoring of tumour necrosis factor-alpha inhibitors or other biologic drugs in the intervention group, and to either no therapeutic drug monitoring or standard care in the control group. Reviewers worked independently and in duplicate to screen search records and collect data from eligible trials. For each outcome, a frequentist, pairwise, random effects meta-analysis was done and the certainty of evidence was assessed using GRADE (grading of recommendations, assessment, development, and evaluations). Results: Of 10 eligible trials identified, reporting on 2383 patients, two investigated induction with infliximab (533 patients), four assessed maintenance with infliximab (901 patients), and three assessed maintenance with adalimumab (710 patients). One trial was of maintenance with infliximab, adalimumab, and etanercept (239 patients). For patients who had induction with infliximab, the effects of proactive therapeutic drug monitoring on remission and adverse events were uncertain. Low certainty evidence suggested that proactive therapeutic drug monitoring may have little or no effect on disease activity, physical function, mental health, and quality of life. For patients who had maintenance with infliximab, low certainty evidence suggested that proactive therapeutic drug monitoring may increase the proportion of patients who had sustained disease control or remission (relative risk 1.26 (95% confidence interval (CI) 1.14 to 1.40), absolute risk difference of 146 more per 1000 patients treated for one year (95% CI 78 to 224). Additionally, this treatment and monitoring may reduce disease worsening, and may have little or no effect on disease activity, physical function, mental health, and quality of life. The effects of proactive therapeutic drug monitoring of infliximab on adverse events and formation of anti-drug antibodies were uncertain. For patients who had maintenance with adalimumab, the effects of proactive therapeutic drug monitoring were uncertain. Conclusion: Proactive therapeutic drug monitoring of infliximab during maintenance may help patients to have sustained disease control or remission. No compelling evidence supported the effectiveness of proactive therapeutic drug monitoring of infliximab during induction or proactive therapeutic drug monitoring of adalimumab during maintenance. Systematic review registration: https://osf.io/x4m28/.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,034
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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