Rofecoxib shows consistent efficacy in osteoarthritis clinical trials, regardless of specific patient demographic and disease factors.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of rofecoxib (Vioxx) in subpopulations of patients with osteoarthritis (OA) identified by demographic or baseline disease characteristics, or varied OA involvement. METHODS: Data were combined from three 6-week double blind trials in patients with OA of the knee or hip. All trials contained placebo, 12.5 mg rofecoxib, and 25 mg rofecoxib arms (the only trials to date containing all 3 treatments). Analyses were performed on subgroups categorized according to the following baseline demographics and disease characteristics [age, sex, height, weight, body mass index, American Rheumatism Association (ARA) functional class, joint tenderness, joint stiffness, Western Ontario-McMaster University OA Index (WOMAC) functional subscale, unilateral/bilateral joint involvement, number of joint groups involved]. Three primary endpoints--Pain Walking on Flat Surface (WOMAC), Patient Global Assessment of Response to Therapy, and Investigator Global Assessment of Disease Status--were analyzed. The global assessments, which provided data on overall aspects of OA, regardless of affected joint, were used to assess effects among patients with one, 2, 3, or 4 joint groups affected (from among the following: interphalangeal/first carpal-metacarpal joint, spine, hip, or knee). RESULTS: Data from 1501 patients were included. No consistent treatment-by-subgroup interaction was observed with all 3 primary endpoints for patients taking placebo or 12.5 or 25 mg rofecoxib. Rofecoxib showed generally consistent efficacy across subgroups of patients identified by sex, race, age, OA location(s), prior OA therapy, baseline study joint tenderness or swelling (patients with knee OA only), and ARA functional class level. CONCLUSION: In this combined analysis, no specific factor predicted a differential treatment effect to rofecoxib.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».