Efficacy and safety of blood purification in the treatment of autoimmune encephalitis: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To systematically evaluate the efficacy and safety of blood purification in the treatment of autoimmune encephalitis (AE).Methods: Databases including PubMed, Embase, and Cochrane Library were systematically searched.Prospective and retrospective cohort studies were included.Data on patients' baseline characteristics, interventions, and outcomes were extracted.The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of included studies.Meta-analysis was performed using RevMan 5.4 software.Results: Fifteen studies (531 patients) were included; NOS scores of 7-9 indicated high quality.Efficacy analysis showed that in studies with control groups, blood purification significantly increased the likelihood of clinical improvement (Odds Ratio (OR)=5.61,95% Confidence Interval (CI) [2.72, 11.56], P<0.00001).In studies without control groups, most efficacy indicators (e.g., clinical improvement, modified Rankin Scale (mRS) score improvement) showed statistical significance.Safety analysis revealed that the risk of therapeutic plasma exchange (TPE)-related adverse events was significantly increased (Risk Difference (RD)=0.46,95% CI [0.40, 0.52], P<0.00001).The risks of complications and seizures were also elevated (RD=0.57and 0.74, respectively, both P<0.05).The risk of total adverse reactions per cycle was increased (RD=0.09,95% CI [0.04, 0.14], P=0.0004).The 1-year relapse risk was significantly increased (RD=0.07,95% CI [0.02, 0.11], P=0.004), while there was no significant difference in mortality (P>0.05).Publication bias was assessed via funnel plots and Egger's test, with no evidence of bias, and sensitivity analysis results were stable.Conclusion: Blood purification can significantly improve clinical outcomes in AE patients, but it is associated with higher risks of adverse events and relapse.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».