The efficacy of inhibiting tumour necrosis factor and interleukin 1 in patients with rheumatoid arthritis: a meta-analysis and adjusted indirect comparisons
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: New treatments that inhibit the cytokines tumour necrosis factor alpha (TNFalpha) and interleukin 1 (IL-1) in the treatment of rheumatoid arthritis have proven clinical effect against placebo and methotrexate (MTX) in several clinical trials in early and late-stage disease and different severity groups. Since there are no head-to-head randomized controlled trials directly comparing the currently available treatments, etanercept, adalimumab, infliximab or anakinra, we perform a meta-analysis that adjusts for differences between study characteristics, and allows indirect comparisons between treatments. METHODS: Thirteen trials of cytokine antagonists were included from a systematic review of the literature. They reported the primary outcome of American College of Rheumatology (ACR) response criteria at 6 months or beyond. Meta-analytical methods are used to quantify relative treatment effects, using the log odds ratio of an ACR20 or ACR50 response at 6 months, whilst adjusting for study-level variables. RESULTS: In each of the trials, cytokine treatment was efficacious in comparison with placebo or MTX. For each treatment, the inclusion of MTX in combination improved the response. After adjustment for study-level variables, we found TNFalpha antagonists to be more efficacious compared with anakinra (P < 0.05). Indirect comparisons between the three TNFalpha antagonists indicated no difference in efficacy. Sensitivity analysis using a different statistical model structure confirmed these results. CONCLUSION: When the outcome of interest is the probability of an ACR20 or ACR50 response at 6 months we found: (i) treatment with the IL-1 antagonist anakinra is better than placebo; (ii) for each treatment, the use of combination MTX improves the probability of response; (iii) treatment with any of the TNFalpha antagonists is better than with the IL-1 antagonist anakinra; and (iv) all drugs in the TNFalpha antagonist class are no different from each other.
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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 | 0,029 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».