The 5-point Investigator’s Global Assessment (IGA) Scale: A modified tool for evaluating plaque psoriasis severity in clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate new psoriasis treatments, clinicians, regulators and pharmaceutical developers require well-accepted, clinically meaningful measures of disease severity. The Psoriasis Area and Severity Index (PASI) score is most widely used as a primary endpoint in clinical trials, although it is not routinely used in clinical practice. OBJECTIVE: Characterize a 5-point Investigator's Global Assessment (IGA) tool and evaluate whether it meets the needs for a valid, clinically meaningful measure. METHODS: A 5-point IGA tool was developed with input from regulatory authorities and clinical trial investigators involved with psoriasis drug development and evaluation. Associations between IGA 0/1 responder rates and PASI scores were evaluated using data from two phase 2 studies with the anti-interleukin (IL)-17A monoclonal antibody secukinumab (AIN457) that utilized a similar 6-point IGA. RESULTS: The 5-point IGA has a more stringent definition for a score of 1 ("almost clear") compared with 6-point IGA/Physician's Global Assessment (PGA) tools used in previous trials of other biologics in moderate-to-severe psoriasis. Whereas IGA/PGA 0/1 responder rates for earlier scales are strongly associated with PASI 75, the IGA 0/1 rate for the secukinumab 6-point scale was more robust, demonstrating a strong association with PASI 90, and the results for the 5-point IGA are expected to show the same association. DISCUSSION: The 5-point IGA is a valid measure of disease severity and meets the need for a clinically meaningful measure of success for psoriasis treatment studies.
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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 | 0,009 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».