Clinical Efficacy and Safety of Successful Longterm Urate Lowering with Febuxostat or Allopurinol in Subjects with Gout
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine longterm urate-lowering efficacy and clinical benefits and safety of therapy with febuxostat or allopurinol in subjects with gout. METHODS: Subjects (n=1086) in this open-label extension study were assigned to fixed-dose daily urate-lowering treatment (ULT) with febuxostat (80 mg or 120 mg) or allopurinol (300 mg). ULT reassignment was permitted during months 1 to 6 to achieve serum urate (SUA) concentrations between 3.0 and <6.0 mg/dl. Flares requiring treatment, tophus size, safety, and SUA levels were monitored during up to 40 months of ULT maintenance. RESULTS: After 1 month initial treatment, >80% of subjects receiving either febuxostat dose, but only 46% of subjects receiving allopurinol, achieved SUA<6.0 mg/dl. After ULT reassignment, >80% of all remaining subjects maintained the primary efficacy endpoint of SUA<6.0 mg/dl at each visit. More subjects initially randomized to allopurinol required ULT reassignment to achieve SUA<6.0 mg/dl compared with subjects receiving febuxostat. Maintenance of SUA<6.0 mg/dl resulted in progressive reduction to nearly 0 in proportion of subjects requiring gout flare treatment. Baseline tophus resolution was achieved by 46%, 36%, and 29% of subjects maintained on febuxostat 80 mg, febuxostat 120 mg, and allopurinol, respectively. Overall adverse event rates (including cardiovascular adverse event rates), adjusted for 10-fold greater febuxostat than allopurinol exposure, did not differ significantly among treatment groups. CONCLUSION: Durable maintenance of goal range SUA level with either dose of febuxostat or in smaller numbers of subjects with allopurinol resulted in near elimination of gout flares and improved tophus status over time. Registered as NCT00175019.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».