Transitioning patients from efalizumab to alternative psoriasis therapies: findings from an open‐label, multicenter, Phase IIIb study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rebound in psoriasis is, by definition, a rapid worsening of disease following the discontinuation of therapy for psoriasis; it occurs following the abrupt discontinuation of many therapies. To prevent rebound on discontinuation of efalizumab, this study evaluated the effectiveness of transitioning patients to an alternative psoriasis therapy. METHODS: Patients (n = 130) received subcutaneous efalizumab 1 mg/kg/week for 12 weeks. Efalizumab was discontinued at 12 weeks; patients were evaluated for improvement from baseline in the Psoriasis Area and Severity Index (PASI) and a 12-week transition period was begun. Patients who achieved PASI improvement of 75% or more (PASI-75) at week 12 of efalizumab treatment were observed during the transition period and treated only if psoriasis recurred. Patients who did not attain PASI-75 at week 12 of efalizumab treatment were immediately transitioned to an alternative psoriasis therapy at the physician's discretion. All patients were evaluated for signs of rebound following efalizumab discontinuation. RESULTS: Rebound was not observed in any PASI-75 responder (n = 46). Rebound was observed in two of 32 patients who achieved between PASI-50 and PASI-75, and was more common in nonresponders (14/49). Rebound was observed in none of the eight patients treated with cyclosporine and in two of the 12 patients treated with methotrexate during the transition period. CONCLUSIONS: These results suggest that efalizumab-responsive patients are less likely to experience rebound than nonresponders and may not require treatment until disease recurrence following efalizumab discontinuation. Efalizumab nonresponders are at higher risk of developing rebound and thus should be considered for transition to an appropriate psoriasis therapy immediately following efalizumab discontinuation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».