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Enregistrement W4417308142 · doi:10.7759/cureus.99214

Effectiveness of Rituximab, Belimumab, and Thrombopoietin Receptor Agonists in Refractory Immune Thrombocytopenia Associated With Systemic Lupus Erythematosus: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4417308142 sur OpenAlexaboutno aff
Ryuichi Ohta, Yoshinori Ryu, Kunihiro Ichinose

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBelimumabRituximabRefractory (planetary science)Immune thrombocytopeniaEltrombopagRomiplostimThrombopoietin receptorThrombopoietinRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thrombocytopenia is a frequent and clinically significant hematologic manifestation of systemic lupus erythematosus (SLE). A subset of patients develops refractory immune thrombocytopenia (ITP) despite standard therapy, creating a major therapeutic challenge. Targeted agents, including rituximab, belimumab, and thrombopoietin receptor agonists (TPO-RAs), have been used in small studies, but their overall effectiveness in SLE-associated refractory ITP has not been comprehensively evaluated. To systematically review and synthesize evidence on the effectiveness of rituximab, belimumab, and TPO-RAs for refractory ITP in adults with SLE, we conducted a systematic review and meta-analysis of observational studies following a prespecified protocol. Eligible studies included adults with confirmed SLE and refractory ITP treated with rituximab, belimumab, or TPO-RAs. Data were extracted on clinical outcomes, including complete response, partial response, and overall response rate (ORR). A meta-analysis of proportions using fixed-effects models was performed for each treatment category. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Eleven studies involving 11 cohorts met the inclusion criteria. Six cohorts (192 patients; pooled ORR 88.5% [170/192]) evaluated rituximab, two cohorts (14 patients; pooled ORR 92.9% [13/14]) evaluated belimumab, and three cohorts (31 patients; pooled ORR 96.8% [30/31]) evaluated TPO-RAs. Rituximab demonstrated a consistently high ORR of 88.5% (170/192) across studies. Belimumab showed an ORR of 92.9% (13/14), although small sample sizes limited evidence. TPO-RAs demonstrated the highest ORR of 96.8% (30/31), with rapid platelet recovery in most patients. Overall study quality was moderate, with larger rituximab cohorts providing the most substantial evidence, whereas belimumab and TPO-RA data were derived from small retrospective studies. Definitions of treatment response varied across studies. Rituximab, belimumab, and TPO-RAs appear to be effective therapeutic options for refractory SLE-associated ITP, with consistently high response rates across available studies. Evidence is strongest for rituximab, while belimumab and TPO-RAs show promising results that require confirmation in larger, well-designed prospective studies. Standardization of response criteria and improved safety reporting are needed to optimize treatment strategies for this challenging clinical condition.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,040
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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