Effect of the Application of Trial Inclusion Criteria on the Efficacy of Adalimumab Therapy in a Rheumatoid Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the influence of inclusion criteria used in rheumatoid arthritis (RA) trials with adalimumab on clinical outcome and response. METHODS: The different inclusion criteria of published trials of adalimumab in RA were separately applied to a large prospective cohort of patients with RA treated with adalimumab (AdRA cohort), thereby mimicking patient selection for a clinical trial. Clinical response and outcome in the resulting 11 projection groups were compared using the 28-joint Disease Activity Score (DAS28) and time-averaged DAS28 as outcome measures of efficacy. RESULTS: Thirteen trials (n = 54-799) with 11 different sets of entry criteria were identified, resulting in 11 projection groups (n = 22-168). The DAS28 at baseline was similar in the original trial and each projection group based on this trial (5.1-6.4, total AdRA cohort 5.1). After 28 weeks, the efficacy varied substantially among the 11 projected groups (change from baseline DAS28: -1.65 to -2.65, time-averaged DAS28 3.67-4.53). Expressed as outcome (DAS28 at 28 weeks), the efficacy was much more similar for almost all projection groups (3.5-4.0) and thus appeared to be mostly independent of disease activity at baseline. CONCLUSION: We observed that different inclusion criteria for clinical trials can have a marked effect on the expected response, i.e., improvement from baseline. A novel finding is that final disease activity appeared much less dependent on initial disease activity. Our study suggests that for daily practice, one can assume that adalimumab treatment will on average result in a DAS28 between 3.5 and 4.0 after 28 weeks of treatment, regardless of baseline disease activity.
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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 | 0,575 | 0,694 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».