Treatment of Myeloproliferative Neoplasms With Janus Kinase Inhibitors: A Meta‐Analysis of Cardiovascular Safety
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Janus kinase inhibitors (JAKis) are an integral aspect of the management of myeloproliferative neoplasms (MPNs). Part of the clinical benefit derived from JAKis may be due to reductions in thrombosis, a potentially life‐threatening complication of MPNs. However, evidence has emerged of adverse cardiovascular effects secondary to JAKis. We conducted a first‐of‐a‐kind meta‐analysis of the cardiovascular safety of JAKis in the treatment of MPNs. Methods This study was conducted according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta‐Analysis (PRISMA). Systematic searches for studies comparing JAKi treatment to a control group were conducted. Studies reporting hypertension, major adverse cardiovascular events (MACE) and thromboembolic events were included in a meta‐analysis using a random‐effects model for the primary analysis, and fixed‐effects model for any subgroup analyses performed. Results A total of 23 publications, consisting of nine clinical trials and one retrospective analysis, met the inclusion criteria. This resulted in a pooled population of 2198 patients (JAKi n = 1145, Control n = 1053). In studies reporting thromboembolic events ( n = 9), pooled analysis revealed a significantly lower rate of thromboembolic events in the JAKi group (incidence rate ratio (IRR): 0.52, 95% CI: 0.28–0.98, p = 0.04). This was primarily driven by ruxolitinib studies in myelofibrosis (MF) and polycythemia vera (PV) as when a subgroup analysis of these trials was performed ( n = 7), an even more significant reduction in thromboembolic events with JAKi treatment was found (IRR: 0.41, 95%CI: 0.26–0.64, p < 0.001). There was no significant difference in MACE or hypertension between JAKi and control groups. Conclusion This meta‐analysis suggests that JAKi treatment of MPN was associated with a reduced risk of thromboembolic events; primarily driven by studies of ruxolitinib in PV and MF. Further prospective clinical trials are warranted to confirm these findings and characterise the cardiovascular profile of other JAKis and other types of MPNs.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».