Clinical outcomes of patients with rheumatoid arthritis after switching from infliximab to etanercept.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the efficacy and monitor serious adverse events in patients with rheumatoid arthritis (RA) switching treatment from infliximab to etanercept. METHODS: Adult patients with active RA who were discontinuing treatment with infliximab were eligible to enroll in this prospective, 12-week, open label, single-arm, observational study. Four to 10 weeks after their last infusion of infliximab, patients began treatment with etanercept (twice weekly subcutaneous injections of 25 mg). Clinical assessments using the American College of Rheumatology (ACR) criteria for improvement were performed at baseline and at Weeks 6 and 12, and serious adverse events were monitored throughout the study. RESULTS: Twenty-five patients were enrolled, 18 of whom had discontinued infliximab because of lack of efficacy, and 22 completed 12 weeks of etanercept treatment. After 12 weeks, 14 of 22 patients (64%) achieved at least a 20% improvement in ACR criteria (ACR20), 13 (59%) experienced improvements in physical function that were considered clinically important (> or = 0.22 point decrease in overall Health Assessment Questionnaire score), and mean values of all individual components of the ACR criteria had improved. No serious adverse events were reported during the study and no patient discontinued because of lack of efficacy. CONCLUSION: Etanercept, a soluble tumor necrosis factor (TNF) receptor, provided a well tolerated and effective treatment option for some patients even when infliximab, a monoclonal antibody to TNF, had been ineffective.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».