Assessing cumulative exposure to maintenance immunosuppressive drugs: Metrics, outcomes, and implications for transplant patients
Notice bibliographique
Résumé
Immunosuppressive drugs are used in the management of transplant patients to prevent organ rejection. However, immunosuppression can be associated with adverse effects such as infections and cancers. This study aimed to characterize the measures of cumulative immunosuppressive drug exposure (CIDE) used in the literature and their associated outcomes in transplant patients. A literature search was conducted in Ovid MEDLINE, Ovid EMBASE, Cochrane CENTRAL, and Cochrane Database of Systematic Reviews using search terms related to maintenance immunosuppressants and CIDE. Study risk of bias was assessed using the Quality in Prognostic Studies tool. Thirty-one articles were included in this qualitative synthesis. Sixteen articles (52 %) calculated the total dose of immunosuppression over the treatment period, while eight (26 %) used area-under-the-curve of trough level concentrations to quantify CIDE. Five (16 %) articles investigated time-weighted metrics of calcineurin inhibitors and four (13 %) used other metrics that could not be categorized into the previous groups. Most studies investigated CIDE with calcineurin inhibitors and used additive dosing methods. This approach was also popular with corticosteroids and multi-drug exposures. The variety of metrics used in the literature reveals a lack of standardization in the evaluation of CIDE and long-term outcomes. Future studies should validate these metrics for clinical application, especially pertaining to infectious outcomes. • Immunosuppressive drugs are used in the management of transplant patients to prevent organ rejection so measures of cumulative exposure to these drugs may help guide management. • This systematic review showed widespread variability in the way cumulative immunosuppressive drug exposure (CIDE) is measured and assessed, from total dose of immunosuppression over the treatment period, to the area-under-the-curve of trough level concentrations, and time-weighted metrics of calcineurin inhibitors • CIDE metrics that adequately capture the net state of immunosuppression across multiple drugs were wanting. • Future studies should validate these metrics and/or develop new approaches that may be effectively translated to clinical care.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».