Malignancies in the rheumatoid arthritis abatacept clinical development programme: an epidemiological assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide context for the malignancy experience in the rheumatoid arthritis (RA) abatacept clinical development programme (CDP) by performing comparisons with similar RA patients and the general population. METHODS: Malignancy outcomes included total malignancy (excluding non-melanoma skin cancer (NMSC)), breast, colorectal, lung cancers and lymphoma. Comparisons were made between the observed incidence in patients within the abatacept CDP and RA patients on disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD) identified from five data sources: the population-based British Columbia RA Cohort, the Norfolk Arthritis Register, the National Data Bank for Rheumatic Diseases, the Sweden Early RA Register and the General Practice Research Database. Age and sex-adjusted incidence rates (IR) and standardised incidence ratios (SIR) were used to compare events in the abatacept trials with the RA DMARD cohorts and the general population. RESULTS: A total of 4134 RA patients treated with abatacept in seven trials and 41,529 DMARD-treated RA patients in the five observational cohorts was identified for study inclusion. In the abatacept-treated patients, the 51 malignancies (excluding NMSC), seven cases of breast, two cases of colorectal, 13 cases of lung cancer and five cases of lymphoma observed were not greater than the range of expected cases from the five RA cohorts. The SIR comparing RA patients with the general population were consistent with those reported in the literature. CONCLUSIONS: The IR of total malignancy (excluding NMSC), breast, colorectal, lung cancers and lymphoma in the abatacept CDP were consistent with those in a comparable RA population. These data suggest no new safety signals with respect to malignancies, which will continue to be monitored.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».