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Enregistrement W6977034370 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6147445

Tapering of biological treatment in autoinflammatory diseases: a scoping review

2022· other· en· W6977034370 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typeother
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Mathematical Theories
Établissements canadiensAlberta Health ServicesAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationTocilizumabCanakinumabAnakinraObservational studyTaperingRandomized controlled trialClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Biological treatment and treat-to-target approaches guide the achievement of inactive disease and clinical remission in Autoinflammatory Diseases (AID). However, there is limited evidence addressing optimal tapering strategies and/or discontinuation of biological treatment in AID. This study evaluates available evidence of tapering biological treatment and explores key factors for successful tapering. Methods A systematic literature search was conducted in Embase, MEDLINE, Cochrane Database of Systematic Reviews and Cochrane Central Register of Controlled Trials using the OVID platform (1990-08/2020). Bibliographic search of relevant reviews was also performed. Studies/case series (n ≥ 5) in AID patients aged ≤ 18 years with biological treatment providing information on tapering/treatment discontinuation were included. After quality assessment aggregated data were extracted and synthesized. Tapering strategies were explored. Results A total of 6035 records were identified. Four papers were deemed high quality, all focused on systemic juvenile idiopathic arthritis (sJIA) (1 open-label randomized trial, 2 prospective, 1 retrospective observational study). Biological treatment included anakinra (n = 2), canakinumab (n = 1) and tocilizumab (n = 1). Strategies in anakinra tapering included alternate-day regimen. Canakinumab tapering was performed randomized for dose reduction or interval prolongation, whereas tocilizumab was tapered by interval prolongation. Key factors identified included early start of biological treatment and sustained inactive disease. Conclusion Tapering of biological treatment after sustained inactive disease should be considered. Guidance for optimal strategies is limited. Future studies may leverage therapeutic drug monitoring in combination with pharmacometric modelling to further enhance personalized “taper-to-target” strategies respecting individual patients and diseases aspects.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,064
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,064
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,006
Bibliométrie0,0190,019
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
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Résumé présentoui

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