Positioning of tofacitinib in treatment of ulcerative colitis: a global perspective
Notice bibliographique
Résumé
Tofacitinib has emerged as a useful drug for the treatment of ulcerative colitis (UC). There is an unmet need for cost-effective, non-immunogenic drugs with a safe adverse effect profile to treat patients with ulcerative colitis. In the present review, we evaluate the available literature to inform the appropriate positioning of tofacitinib in the current drug landscape and identify subsets where its use should be done with caution. Tofacitinib is helpful in the treatment of patients where the standard conventional or biological therapies have failed or were not tolerated. With lower costs of the generic drug than the biologicals (or biosimilars), it could be an important therapy in low- to middle-income countries. The risk of infections, especially Herpes Zoster and tuberculosis, needs to be addressed before initiation. Tofacitinib should be avoided in patients with venous thromboembolism and cardiovascular disease risk factors. Due to limited evidence, the use is not recommended in pregnancy, while it should be used with caution in elderly citizens. Future trials should look into the head-to-head comparison of tofacitinib with biologicals. The role of tofacitinib in acute severe colitis needs evaluation with comparative trials with current standards of care.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».