Effectiveness and Safety of Tocilizumab: Postmarketing Surveillance of 7901 Patients with Rheumatoid Arthritis in Japan
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An all-patient postmarketing surveillance program was conducted to evaluate the safety and effectiveness of tocilizumab (TCZ) for rheumatoid arthritis (RA) in the real-world clinical setting in Japan. METHODS: Patients received 8 mg/kg TCZ every 4 weeks and were observed for 28 weeks. Data were collected on patient characteristics, and drug safety and effectiveness. RESULTS: A total of 7901 patients were enrolled. Percentages of total and serious adverse events (AE) were 43.9% and 9.6%, respectively. The most common serious AE were infections (3.8%). Logistic regression analysis identified the following risk factors for the development of serious infection: age ≥ 65 years, disease duration ≥ 10 years, previous or concurrent respiratory disease, and concomitant corticosteroid dose > 5 mg/day (prednisolone equivalent). The incidence rate of serious infections in patients with ≥ 3 risk factors was 11.2%, compared with 1.2% for patients without risk factors. The Week 28 rates of 28-joint Disease Activity Score-erythrocyte sedimentation rate remission, Boolean remission, and European League Against Rheumatism (EULAR) Good Response were 47.6%, 15.1%, and 59.4%, respectively. Contributing factors for effectiveness were body weight ≥ 40 kg, less advanced RA, no previous biologics, no concomitant corticosteroids or nonsteroidal antiinflammatory drugs, and low disease activity at baseline. From the benefit-risk balance analysis, patients with a high probability of remission and a low probability of developing serious infection were most likely to have less advanced RA and to have not received biologics previously. CONCLUSION: These data confirm the safety and effectiveness of TCZ in patients with RA in the real-world clinical setting in Japan and identify factors that contribute to the successful use of TCZ for RA.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».