Sustained Clinical Remission and Rate of Relapse After Tocilizumab Withdrawal in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Data on when to stop use of biological agents in rheumatoid arthritis (RA) are scant. We assessed the length of remission and the rate of clinical relapse in patients with RA who had to discontinue treatment with tocilizumab (TCZ) because of the ending of longterm (5 yrs) open-label clinical trials. METHODS: All patients at 2 participating centers in Mexico were in remission, defined as Disease Activity Score 28 ≤ 2.6, with no swollen joints at the time of the last TCZ infusion. Patients were followed thereafter every 8 weeks for 12 months or until relapse. Relapse was defined as the presence of ≥ 1 swollen joint. Doses of methotrexate and antiinflammatory drugs were not changed during the followup period. RESULTS: Forty-five patients were analyzed, 87% were women (mean age 52 yrs, mean disease duration 14 yrs). During the 12 months of followup, 44% of patients maintained remission. Relapses occurred in 56% of patients: 14 during the first 3 months after the last TCZ administration. Retreatment using other agents achieved low disease activity or remission. CONCLUSION: Longterm clinical remission is possible in a number of patients with RA after suspension of TCZ. This effect has also been reported with other biologic agents. Additional data are required to support recommendations for discontinuing a biological agent after achieving remission.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».