Incidence of Alemtuzumab-Induced Thyroid-Associated Orbitopathy: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Alemtuzumab is a monoclonal antibody that targets CD52 and is commonly used to treat multiple sclerosis. Thyroid dysfunction occurs in 20% to 30% of patients treated with alemtuzumab. This may lead to thyroid-associated orbitopathy (TAO), which can cause debilitating dry eye, diplopia, proptosis, ocular pain, and vision loss. This meta-analysis aims to quantify the incidence of alemtuzumab-induced TAO (AI-TAO) and to characterize its clinical features. METHODS: Studies were extracted from Cochrane, Embase (Ovid), Medline (Ovid), and additional gray literature. Using R version 4.4.1 on RStudio, the meta-analysis was conducted using the meta package. Depending on the level of heterogeneity, either a fixed-effects or random-effects model was used to pool the data. Funnel plots were used to assess publication bias. RESULTS: Meta-analysis of 1545 patients across 12 studies revealed that the incidence of alemtuzumab-induced Graves' disease was 25% (95% confidence interval [CI]: 11-46%) and AI-TAO was 6% (95% CI: 3-10%). Of the patients with established alemtuzumab-induced Graves' disease, 20% (95% CI: 12-30%) developed TAO. Pooled analysis of 8 studies (n = 556), revealed that the mean onset of AI-TAO was 37.38 months (95% CI: 28.90-46.76). In summary, 51/65 (78.5%) of TAO patients were managed conservatively, and 22/65 (33.9%) were managed surgically. Orbital decompression was required in only 5/65 (7.7%) patients. CONCLUSIONS: The incidence of AI-TAO is 6% which is less common than the estimated incidence of 20% to 30% of alemtuzumab-induced thyroid dysfunction. This finding emphasizes the need for patient counseling, baseline ophthalmic examination, and interdisciplinary follow-up for early detection and management of AI-TAO.
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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 | 0,013 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».