Switching Treatment Between Mycophenolate Mofetil and Azathioprine in Lupus Patients: Indications and Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the reasons for changing treatment from mycophenolate mofetil (MMF) to azathioprine (AZA) or vice versa in lupus patients and to evaluate the effect of the change. METHODS: Lupus patients were identified from the University of Toronto Lupus Clinic database. Global disease activity in the 6 months prior to the change in therapy and 6 months after the change was calculated. The reasons for changing therapy were identified. RESULTS: One hundred eight switches occurred among 92 lupus patients: 89 switches from AZA to MMF and 19 from MMF to AZA. There was significant improvement in disease activity in the 6 months after drug switching compared to the 6 months prior to the switch when the reason was a drug failure. There was no statistically significant deterioration in disease activity in the 6 months after drug switching when the reason for the switch was a side effect, pregnancy, renal transplant, or financial. In the 19 patients who switched because of side effects, 15 (79%) had resolution of the side effects. CONCLUSION: Switching from AZA to MMF is most often due to AZA failure, whereas switching from MMF to AZA is mostly due to side effects and pregnancy. When the reason for the switch was drug failure, improvement in disease activity occurred and there was a reduction of steroid dose after 6 months. When the reason for switching was something other than drug failure, there was no deterioration in global disease activity. Switching for side effects usually resulted in elimination of the side effect.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».