Response of Pediatric Uveitis to Tumor Necrosis Factor-α Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the outcome of tumor necrosis factor-α inhibition (anti-TNF) for pediatric uveitis. METHODS: We retrospectively assessed children (age ≤ 18 yrs) with noninfectious uveitis receiving anti-TNF at 5 uveitis centers and 1 pediatric rheumatology center. Incident treatment success was defined as minimal or no uveitis activity at ≥ 2 consecutive ophthalmological examinations ≥ 28 days apart while taking no oral and ≤ 2 eyedrops/day of corticosteroids. Eligible children had active uveitis and/or were taking higher corticosteroid doses. RESULTS: Among 56 eligible children followed over 33.73 person-years, 52% had juvenile idiopathic arthritis (JIA) and 75% had anterior uveitis (AU). The Kaplan-Meier estimated proportion achieving treatment success within 12 months was 75% (95% CI 62%-87%). Complete absence of inflammatory signs with discontinuation of all corticosteroids was observed in an estimated 64% by 12 months (95% CI 51%-76%). Diagnoses of JIA or AU were associated with greater likelihood of success, as was the oligoarticular subtype among JIA cases. In a multivariable model, compared to those with JIA-associated AU, those with neither or with JIA or AU alone had a 75%-80% lower rate of achieving quiescence under anti-TNF, independent of the number of immunomodulators previously or concomitantly prescribed. Uveitis reactivated within 12 months of achieving quiescence in 14% of those continuing anti-TNF (95% CI 6%-31%). The incidence of discontinuation for adverse effects was 8%/year (95% CI 1%-43%). CONCLUSION: Treatment with anti-TNF was successful and sustained in a majority of children with noninfectious uveitis, and treatment-limiting toxicity was infrequent. JIA-associated AU may be especially responsive to anti-TNF.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».