Systematic review of efficacy of anti–tumor necrosis factor (TNF) therapy in patients with psoriasis previously treated with a different anti–TNF agent
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumor necrosis factor (TNF) antagonists have improved outcomes for patients with psoriasis, but some patients are unresponsive to treatment (primary failure) or lose an initially effective response (secondary failure). OBJECTIVE: We sought to systematically investigate the efficacy and safety of a second TNF antagonist after failure of a first TNF antagonist. METHODS: Published primary studies evaluating the efficacy of switching TNF antagonists after failure were systematically extracted. RESULTS: Fifteen studies were included. Although response rates to a second TNF antagonist were lower than for a first, a substantial proportion of patients in every study achieved treatment success. Week-24 response rates for a second antagonist were 30% to 74% for a 75% improvement in Psoriasis Area and Severity Index score and 20% to 70% for achieving a Physician Global Assessment score of 0/1; mean improvements in Dermatology Life Quality Index ranged from -3.5 to -13. In general, patients who experienced secondary failure achieved better responses than patients with primary failure. Adverse event incidences ranged from 20% to 71%, without unexpected adverse events; 0% to 11% of patients experienced serious adverse events. LIMITATIONS: There was no common definition of treatment failure across these studies of varied design. CONCLUSIONS: Some patients benefit from switching to a second TNF antagonist after failure of a first TNF antagonist, with improved quality of life.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».