Infection Risk in Dermatology Patients Receiving Next-Generation Medication: A Meta-Analysis of JAK Inhibitors and Biologics
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Next-generation drugs, such as JAK inhibitors and biologics, have proved to be very effective treatment choices in several autoimmune and autoinflammatory skin disorders. However, these drugs are not without risk. Due to their immune-modulating properties, these drugs may pose a risk of infection, which could vary between drug target, disorder type and pathogen. Our goal was to determine infection risk and how it may vary by drug target, pathogen and skin disorder, namely psoriasis, atopic dermatitis, alopecia areata, vitiligo and hidradenitis suppurativa. Methods: We performed a systematic search and meta-analysis where we extracted the rates of different infections from the adverse events of each trial that were found and met our inclusion criteria. Results: We found significant associations in psoriasis and atopic dermatitis where infection risk varied by drug, skin condition and pathogen type. We specifically found that there was an increased risk of viral infection for patients with atopic dermatitis with both JAK inhibitors and biologics. We also found an increased risk of fungal infections in psoriasis patients receiving targeted therapies. Lastly, we observed a decreased risk of bacterial infections in atopic dermatitis with dupilumab specifically. Additionally, there was a significantly higher incidence of herpes simplex infections in atopic dermatitis patients with target-selective JAK inhibitors, while no increased risk was observed with herpes zoster. Conclusions: There is a varied risk with these next-generation medications that needs to be considered when determining treatment regime.
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 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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».