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Enregistrement W2044370343 · doi:10.3899/jrheum.131289

Adalimumab Significantly Reduces the Recurrence Rate of Anterior Uveitis in Patients with Ankylosing Spondylitis

2014· article· en· W2044370343 sur OpenAlexvenueno aff
J. Christiaan van Denderen, I.M. Visman, Michael T. Nurmohamed, Maria S.A. Suttorp-Schulten, Irene van der Horst‐Bruinsma

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdalimumabAnkylosing spondylitisInterquartile rangeAnterior uveitisSurgerySpondylitisInternal medicineUveitisDiseaseOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether use of adalimumab decreases the frequency of attacks of anterior uveitis (AU) in patients with ankylosing spondylitis (AS). METHODS: Consecutive patients with AS, visiting an outpatient clinic and treated for at least 12 weeks with adalimumab, were enrolled. The number of attacks of AU in the year before start and during treatment were assessed by patient history and ophthalmological controls. RESULTS: In the 77 patients a total of 52 AU attacks occurred in the year before baseline (68 attacks per 100 patient-yrs), whereas during adalimumab treatment 19 attacks were seen (14 per 100 patient-yrs; reduction rate 80%). Twenty-six patients with AU in the year before start of adalimumab treatment had recurrent attacks, with a median number of 2.0 AU attacks per year [interquartile range (IQR) 1.00-3.00], whereas during treatment this decreased to 10 patients with a median number of 0.56 attacks per year (IQR 0.30-0.75). Hence, the number of attacks per year decreased by 72% (p = 0.000). CONCLUSION: In patients with AS, a significant reduction in the number of AU attacks, as well as in the number of attacks per patient, was observed during adalimumab treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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