Longterm Safety and Efficacy of Abatacept Through 5 Years of Treatment in Patients with Rheumatoid Arthritis and an Inadequate Response to Tumor Necrosis Factor Inhibitor Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate abatacept safety and efficacy over 5 years in patients with rheumatoid arthritis (RA) who had inadequate response to anti-tumor necrosis factor (TNF) therapy in the ATTAIN trial. METHODS: Patients completing the 6-month, double-blind (DB) placebo-controlled period were eligible to enter the longterm extension (LTE), where all patients received abatacept every 4 weeks (∼10 mg/kg, according to weight range). Safety, efficacy, physical function, and health-related quality of life were monitored throughout. RESULTS: In total, 317 patients (218 DB abatacept, 99 DB placebo) entered the LTE; 150 (47.3%) completed it. Overall incidences of serious adverse events, infections, serious infections, malignant neoplasms, and autoimmune events did not increase during the LTE versus the DB period. American College of Rheumatology responses with abatacept at Month 6 were maintained over 5 years. At Year 5, among patients who received abatacept for 5 years and had available data, 38/103 (36.9%) achieved low disease activity as defined by the 28-joint Disease Activity Score (DAS28)/C-reactive protein (CRP); 23/103 (22.3%) achieved DAS28/CRP-defined remission. Health Assessment Questionnaire response was achieved by 62.5% of patients remaining on treatment at Year 5; mean improvements from baseline in physical component summary and mental component summary scores were 7.34 and 6.42, respectively. High proportions of patients maintained efficacy and physical function benefits or improved their disease state at each timepoint throughout the LTE, if remaining on abatacept treatment. CONCLUSION: Safety remained consistent, and abatacept efficacy was maintained from 6 months to 5 years, demonstrating the benefits of switching to abatacept in this difficult-to-treat population of patients with RA previously failing anti-TNF therapy.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».