Targeting tumour necrosis factor alleviates signs and symptoms of inflammatory osteoarthritis of the knee
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Inflammation associated with synovial expression of TNFα is a recognised feature of osteoarthritis (OA), although no studies have yet reported beneficial effects of anti-TNFα therapy on clinical manifestations of inflammation in OA. METHODS: We conducted an open-label evaluation of adalimumab over 12 weeks in 20 patients with OA of the knee and evidence of effusion clinically. Inclusion criteria included daily knee pain for the month preceding study enrolment and a summed pain score of 125 to 400 mm visual analogue scale on the Western Ontario and McMaster University Osteoarthritis Index (WOMAC) pain subscale. The primary outcome was the Osteoarthritis Research Society International/Outcome Measures in Rheumatology Clinical Trials (OARSI/OMERACT) response criterion at week 12. Secondary outcomes included the WOMAC pain score 20% and 50% improvement, WOMAC stiffness and function scores, patient and physician global visual analogue scale, as well as target joint swelling. RESULTS: Treatment was well tolerated and completed by 17 patients with withdrawals unrelated to lack of efficacy or adverse events. By intention to treat, an OARSI/OMERACT response was recorded in 14 (70%) patients. WOMAC pain 20% and 50% responses were recorded in 14 (70%) patients and eight (40%) patients, respectively. Significant improvement was observed in mean WOMAC pain, stiffness, function, physician and patient global, as well as target joint swelling at 12 weeks (P < 0.0001 for all). After treatment discontinuation, 16 patients were available for assessment at 22 weeks and OARSI/OMERACT response compared with baseline was still evident in 10 (50%) patients. CONCLUSION: Targeting TNFα may be of therapeutic benefit in OA and requires further evaluation in controlled trials. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov: NCT00686439.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».