Safety of interleukin-17A inhibitors in 306 patients with psoriasis with or without latent tuberculosis: a dual-centre retrospective study in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: New interleukin (IL)-17A inhibitors seem to demonstrate smaller effects on tuberculosis (TB) reactivation than expected. OBJECTIVES: To evaluate the risk of TB reactivation, to assess serial interferon (IFN)-γ levels, and to weigh up the risks and benefits of TB chemoprophylaxis in patients with psoriasis treated with IL-17A inhibitors. METHODS: This dual-centre study included patients with psoriasis who were treated with IL-17A inhibitors. The incidence of active TB, serial IFN-γ levels tested by IFN-γ release assays (IGRAs), adverse events (AEs) and effectiveness were evaluated through 1 year in patients with psoriasis treated with IL-17A inhibitors. According to the chemoprophylaxis treatment regimen, patients with latent TB infection (LTBI) were classified into three groups: a complete chemoprophylaxis dose regimen (CCP), an incomplete chemoprophylaxis (ICCP) or no chemoprophylaxis (NCP). RESULTS: In 220 IGRA-negative patients, 17 of 220 (7.3%) became IGRA positive after receiving a mean of 69.1 weeks of IL-17A inhibitor treatment. Only one case of new-onset TB was observed after 52 weeks of ixekizumab therapy. Significant changes in IFN-γ levels were observed in IGRA-negative patients. Similarly, IFN-γ levels [listed as the mean (SD)] significantly increased at 1 year compared with baseline among IGRA-positive patients in the NCP [105 (68.7) vs. 236 (80.8) pg mL-1, P < 0.01] and ICCP [75.3 (48.3) vs. 608 (249) pg mL-1, P < 0.001] groups, whereas the changes were not significant [125 (26.6) vs. 131 (21.7) pg mL-1, P = 0.70] in the CCP group. CONCLUSIONS: During IL-17A inhibitor therapy, there is a need for increased awareness of annual screening and assessment of individual risk for early detection of TB infection. LTBI treatment is generally well tolerated and is effective in preventing increased IFN-γ responses in patients with psoriasis treated with IL-17A inhibitors.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».