Longterm Clinical Outcomes in 420 Patients with Psoriatic Arthritis Taking Anti-tumor Necrosis Factor Drugs in Real-world Settings
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An observational study to evaluate the longterm clinical outcomes of adalimumab (ADA), etanercept (ETN), and infliximab (IFX) in patients with psoriatic arthritis (PsA), in real-world settings. METHODS: From a prospective cohort we studied 420 biologic-naive patients with PsA who had peripheral arthritis and were beginning a treatment with ADA, ETN, or IFX. Drug survival was evaluated by Kaplan-Meier life analysis, and baseline predictors of drug discontinuation were assessed by Cox regression analysis. The frequency of concomitant glucocorticoids and the daily mean dosage were compared by chi-square test and ANOVA repeated measures across 4 years. RESULTS: After 4 years the overall survival of the first anti-tumor necrosis factor-α (anti-TNF) was 51.0%, but significantly higher for ETN (58.9%) than ADA (43.9%) or IFX (44.0%; p = 0.003). Patients taking ETN also had the lowest HR of drug discontinuation (HR 0.57, 95% CI 0.34-0.93, p = 0.02). The strongest predictor of drug interruption was female sex (HR 2.02, 95% CI 1.28-3.20, p = 0.002). The disease duration was inversely correlated with drug discontinuation (HR 0.96, 95% CI 0.93-0.99, p = 0.02). The average daily dose of prednisone significantly decreased from baseline: 5.6 ± 2.5 to 4.7 ± 1.9 at 1 year (p = 0.01) to 4.0 ± 1.8 at 4 years (p = 0.001). Additionally, compared to baseline (49.6%), a significant reduction of patients taking glucocorticoids was detected at 2 years (36.5%, p < 0.05), 3 years (29.9%, p < 0.01), and 4 years (22.6%, p < 0.01). CONCLUSION: In real-world settings, TNF inhibitors showed a high rate of drug survival at 4 years. Further, the need for glucocorticoids for controlling active PsA was lowered with time.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».