抗瘤坏死因子α使用者的多发性硬化症风险:基于真实世界数据的观察性研究的方法审查
Lingyi Li1,2, Mahyar Etminan1,3, Gilaad G Kaplan4
1Experimental Medicine Program, University of British Columbia, Vancouver, British Columbia, Canada.
因果定向非循环图 (cDAG) 有助于澄清关于抗瘤亡因子α (TNFα) 和多发性硬化症 (MS) 风险的相互矛盾结果. 了解像混这样的偏见对于准确的观察性研究解释至关重要.
科学领域:
- 流行病学 流行病学
- 生物统计学 生物统计学
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 关于使用抗瘤亡因子α (TNFα) 疗法治疗风湿性或炎症性肠病的患者患多发性硬化症 (MS) 或脱髓化事件的风险,存在相互矛盾的证据.
- 因果定向非循环图 (cDAG) 提供了一个框架来分析和理解观察性研究结果中的差异.
- 关于cDAG的现有文献经常使用技术语言,这对临床从业者来说是一个障碍.
研究的目的:
- 展示cDAG的应用,以识别和管理观察性研究中的偏差.
- 为了说明cDAG如何阐明混,调解和碰撞机分层偏差.
- 为临床医生和研究人员提供关于使用cDAG来评估抗TNFα使用和MS风险之间的关系的实用指南.
主要方法:
- 使用cDAG以视觉表示抗TNFα使用,类风湿性/炎症性肠道疾病和MS发病之间的因果关系.
- 将cDAG原则应用于涉及抗TNFα和MS风险的案例研究.
- 描述在观察性研究中遇到的常见偏见,包括混,因禁忌而混和测量错误.
主要成果:
- cDAG可以系统地识别潜在的混因素,调解者和偏见来源.
- 一个案例研究表明了cDAG的实际构建,以分析抗TNFα在MS中的潜在作用.
- 阐明了导致先前研究结果矛盾的潜在偏见,包括因禁忌导致的混和混.
结论:
- 临床医生和研究人员在评估关于抗TNFα和MS风险的研究时,应该意识到各种偏见,例如混和因禁忌而混.
- cDAG是用于变量选择和理解观测研究中偏差结构的宝贵工具.
- 应用cDAG提高了研究药物安全性和疾病风险的流行病学研究的有效性和可解释性.
更多相关视频
16:07Determination of the Relative Potency of an Anti-TNF Monoclonal Antibody mAb by Neutralizing TNF Using an In Vitro Bioanalytical Method
Published on: September 16, 2017
05:44Author Spotlight: Creating a Versatile Experimental Autoimmune Encephalomyelitis Model Relevant for Both Male and Female Mice
Published on: October 13, 2023
相关概念视频
Types of Biopharmaceutical Studies: Controlled and Non-Controlled Approaches
Non-controlled studies, commonly employed for initial exploration, lack a control group, rendering them susceptible to biases and external influences. In contrast,...
Cancer Survival Analysis
Observational Studies
There are three types of observational studies – Prospective, retrospective, and cross-sectional.
Prospective Study
Prospective studies, also known as longitudinal or cohort studies, are carried out by collecting future data from groups sharing similar characteristics. One...
Bias in Epidemiological Studies
Drugs for Treatment of Crohn's Disease in IBD Using Biologic Agents: Anti-TNF
Study Designs in Epidemiology
Observational studies are those where the researcher does not intervene but rather observes natural variations. They include cross-sectional, cohort, and...
