Clinical Remission in Patients with Systemic Juvenile Idiopathic Arthritis Treated with Anti-Tumor Necrosis Factor Agents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the frequency of clinical remission in a cohort of patients with systemic juvenile idiopathic arthritis (JIA) who received continuous anti-tumor necrosis factor (TNF) therapy; and to identify potential predictors of remission. METHODS: Patients with systemic JIA who were treated with anti-TNF agents for > 6 months were studied. Demographic and nosologic variables recorded at the start of anti-TNF therapy were analyzed. Association between early variables and occurrence of remission was evaluated through Cox proportional hazard regression analysis. RESULTS: Forty-five patients were included (30 girls), median age 9 years (range 2-17 yrs), age at disease onset 5 years (range 0.5-15), disease duration 3 years (range 0.5-13). Twenty-one (47%) children showed systemic symptoms at the start of anti-TNF therapy. Patients received therapy for 24 months (range 6-88): 45 (100%) were given etanercept, 17 (38%) infliximab, and 5 (11%) adalimumab, in combination with methotrexate. Anti-TNF switching was performed in 22 (49%) children. Eleven (24%) met definition criteria for remission while taking etanercept (n = 8), infliximab (2), or adalimumab (1). Remission occurred following 26 (range 9-65) months of therapy. Flares occurred in 5 (45%) patients 2 to 14 months after remission was first recorded. Absence of systemic symptoms at the start of therapy and fulfillment of improvement criteria at Month 3 were associated with remission in univariate analysis; no variable showed any association in multivariate analysis. CONCLUSION: Twenty-four percent of patients with systemic JIA experienced remission with anti-TNF therapy, but only 13% experienced sustained benefit.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».