Effectiveness, Safety, and Predictors of Good Clinical Response in 1250 Patients Treated with Adalimumab for Active Ankylosing Spondylitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the effectiveness and safety of adalimumab in a large cohort of patients with active ankylosing spondylitis (AS) and identified clinical predictors of good clinical response. METHODS: Patients with active AS [Bath AS Disease Activity Index (BASDAI)>or=4] received adalimumab 40 mg every other week in addition to their standard antirheumatic therapies in a multinational 12-week, open-label study. We used 3 definitions of good clinical response: 50% improvement in the BASDAI (BASDAI=50), 40% improvement in the ASsessments of SpondyloArthritis International Society criteria (ASAS40), or ASAS partial remission. Response predictors were determined by logistic regression with backward elimination (selection level 5%). RESULTS: Of 1250 patients, 1159 (92.7%) completed 12 weeks of adalimumab treatment. At Week 12, 57.2% of patients achieved BASDAI 50, 53.7% achieved ASAS40, and 27.7% achieved ASAS partial remission. Important predictors of good clinical response (BASDAI 50, ASAS40, and partial remission) were younger age (p<0.001), and greater C-reactive protein (CRP) concentration (p<or=0.001), HLA-B27 positivity (p<or=0.01), and tumor necrosis factor (TNF) antagonist naivety (p<0.001). CONCLUSION: Adalimumab was effective in this large cohort of patients with AS, with more than half of patients achieving a BASDAI 50 or ASAS40 response and more than a quarter of patients reaching partial remission at Week 12.Younger age, greater CRP concentrations, HLA-B27 positivity, and TNF antagonist naivety were strongly associated with BASDAI 50, ASAS40, and partial remission responses. ClinicalTrials.gov identifier: NCT00478660.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».