Scoping review of biosimilar disease-modifying antirheumatic drugs in pregnancy: evidence gaps and proposed outcome reporting framework
Notice bibliographique
Résumé
Biologic disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) have revolutionized the management of autoimmune diseases. Biosimilar DMARDs have emerged as highly similar, cost-efficient alternatives; however, the scope of their perinatal evidence remains unexplored. We conducted a scoping review to synthesize evidence on the impact of biosimilar DMARDs on pregnancy outcomes. We searched Embase, MEDLINE and CENTRAL databases in November 2023 and June 2025. Inclusion criteria were studies examining biosimilar DMARD exposure for autoimmune diseases in mothers during pregnancy, fathers prior to conception and/or fetuses/neonates in-utero. Data were extracted on sample size, study design, drug exposure (timing, duration), and pregnancy outcomes. Patterns in methodologic reporting across studies were also analyzed. Overall, 6 studies (5 descriptive, 1 cohort study) were eligible for inclusion. Biosimilars examined were tumor necrosis factor inhibitors (infliximab, n = 4; etanercept, n = 2; adalimumab, n = 1) and B-cell inhibitors (rituximab, n = 1) among 63 mothers with inflammatory bowel disease, rheumatoid arthritis, or ankylosing spondylitis. Twenty-four fetal/neonatal (i.e., congenital anomaly), fetal/neonatal-maternal (i.e., Caesarean-section, spontaneous abortion), and maternal (i.e., disease flare) outcomes were reported. For methodologic reporting, we observed inconsistencies in exposure and outcome measures. To enhance comparability and standardization, we encourage the use of our Reproductive Health Outcomes Reporting Framework. Our scoping review is the first synthesis of perinatal evidence to date on biosimilar DMARDs. Critical gaps include an overall limited number of studies and a lack of analytical research that evaluate associations between exposures and outcomes. These findings highlight key evidence gaps in understanding the perinatal impacts of these emerging drugs.
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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 | 0,001 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».