Etanercept for patients with psoriasis who did not respond or who lost their response to adalimumab or infliximab
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a paucity of data on the use of etanercept in patients who have previously failed a different tumour necrosis factor (TNF) alpha antagonist. OBJECTIVES: To study etanercept in patients who did not achieve a satisfactory response to adalimumab or who lost their response to adalimumab or infliximab and to explore the role of anti-adalimumab and anti-infliximab antibodies in etanercept response. METHODS: Patients with psoriasis who did not achieve a satisfactory response to adalimumab or who lost their response to adalimumab or infliximab were included. All patients received etanercept 50 mg twice a week for 12 weeks followed by 50 mg once a week for 12 more weeks. Anti-infliximab and anti-adalimumab antibodies were measured at baseline. The primary objective was to study the efficacy of etanercept using the proportion of patients who achieved a physician global assessment (PGA) of 0 or 1. RESULTS: A total of 81 patients were included. The proportion of patients who achieved a PGA of 0 or 1 after 24 weeks of etanercept was 20.0% (95% CI 4.8-35.2%) for patients who had an unsatisfactory response to adalimumab, 35.1% (95% CI 19.0-51.3%) and 35.7% (95% CI 7.0-64.4%) for patients who lost their response to adalimumab and infliximab respectively. The proportion of patients who achieved a PGA of 0 or 1 at week 24 was numerically higher for patients who had anti-adalimumab or anti-infliximab antibodies (36.5%) as compared to those without (17.2%; P = 0.08). CONCLUSIONS: Etanercept can be effective in patients with psoriasis who failed a previous TNF alpha antagonist.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».