Etanercept Concentration in Patients with Rheumatoid Arthritis and Its Potential Influence on Treatment Decisions: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: For patients with rheumatoid arthritis (RA), recommendations are inconclusive about whether tumor necrosis factor-α (TNF-α)-blocker therapy should be evaluated at 3 or 6 months. Biomarkers are needed to predict at 3 months which patients would benefit from further treatment because of nonoptimal response. Our objective was to investigate whether serum etanercept (ETN) concentrations and anti-ETN antibodies at 3 months are predictors of clinical response to ETN at 6 months in patients with RA in terms of European League Against Rheumatism criteria and Disease Activity Score in 28 joints (DAS28). METHODS: Between 2009 and 2010, we included 19 women with active RA who were candidates for ETN therapy. Response criteria were evaluated at 3 and 6 months. Serum concentrations of ETN and anti-ETN antibodies were measured by ELISA at baseline and at 3 and 6 months. RESULTS: Eighteen patients completed followup. Three-month ETN concentrations were lower for 6-month nonresponders than responders (p = 0.03). Three-month ETN levels correlated significantly with change in DAS28 between baseline and 6 months (r = -0.62, p = 0.006). The best predictor of response at 6 months was observed with an ETN threshold of 3.1 μg/ml at 3 months. No anti-ETN antibodies were found. CONCLUSION: ETN concentrations at 3 months predict response to ETN therapy at 6 months. Low ETN concentrations could explain the absence of response to ETN, suggesting that patients with low ETN levels could benefit from increased ETN dose or earlier interruption of treatment.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».