Longterm Safety of Patients Receiving Rituximab in Rheumatoid Arthritis Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the longterm safety of rituximab in clinical trials in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Pooled analysis of safety data, including adverse events (AE) and infections, from patients treated with rituximab in combination with methotrexate in a global clinical trial program. RESULTS: A total of 2578 patients with RA received at least 1 course of rituximab. Safety analyses were based on 5013 patient-years of rituximab exposure. The most frequent AE was infusion-related reactions (25% of patients during the first infusion of Course 1). Less than 1% of infusion-related reactions were considered serious. Rates of AE and serious AE (SAE; 17.85 events/100 patient-yrs, 95% CI 16.72, 19.06) were stable following each course. The overall serious infection rate was 4.31/100 patient-years (95% CI 3.77, 4.92). Infections and serious infections over time remained stable across 5 courses at 4-6 events/100 patient-years. Compared with other patients with RA and with the general US population, there was no increased risk of malignancy. CONCLUSION: In this longterm safety update in RA clinical trial patients, rituximab remained well tolerated over multiple courses. SAE and infections remained stable over time and by treatment course.
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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 | 0,167 | 0,226 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».