The effectiveness and safety of leflunomide in the treatment of giant cell arteritis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives The objective of this systematic review is to assess the effectiveness and safety of leflunomide in the treatment of new-onset refractory or relapsing giant cell arteritis (GCA) as a glucocorticoid (GC)-sparing agent. Methods We searched MEDLINE, Cochrane Library, Embase, clinical trial registries and other grey literature sources for randomized controlled trials, cohort studies, case-control studies and case series that reported on the use of leflunomide in GCA. The primary effectiveness outcome was the incidence (proportion) of patients who attained sustained GC-free remission at 6 to12 months, defined by the absence of signs or symptoms of GCA, and/or normalization of inflammatory markers, and/or radiologic response, plus complete discontinuation of GC. The secondary outcomes were remission on low-dose GC and adverse events. There was no available comparator. We performed a meta-analysis using a random effects model. Included studies were appraised for risk of bias. Results Of 366 screened studies, 11 observational studies were included in the analysis, pooling data from 358 patients. The pooled proportion of patients achieving sustained GC-free remission was 45% (95% CI 25–64, P < 0.001), with high heterogeneity I2 test = 90.3% (Q = 70.65, P < 0.001). The pooled proportion of patients achieving sustained low-dose GC remission was 48% (95% CI 27–69, P < 0.001) and adverse events occurred in 39% of patients (95% CI 23–44, P < 0.001). All the included studies were deemed to be at high risk of bias. Conclusion Leflunomide’s utility as a GC-sparing agent is promising but remains to be elucidated in future higher-quality studies. PROSPERO protocol registration CRD42023490373.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».