Beneficial effects of adalimumab on biomarkers reflecting structural damage in patients with ankylosing spondylitis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We analyzed the effects of adalimumab on biomarkers predictive of structural damage in inflammatory arthritis. METHODS: In a 24-week randomized controlled trial, patients with active ankylosing spondylitis (AS) received adalimumab 40 mg or placebo every other week. Efficacy measures included ASsessment in Ankylosing Spondylitis International Working Group response, Bath AS Disease Activity Index (BASDAI), Total Back Pain, Bath AS Functional Index, C-reactive protein (CRP), and patient's global assessment of disease activity. Urinary type II collagen C-telopeptides (CTX-II), serum type I collagen N-telopeptides (NTX), and serum metalloproteinase-3 (MMP-3) were assessed using ELISA for treatment-group differences at baseline, 12, and 24 weeks. We determined correlations between changes in biomarkers and AS efficacy outcomes. RESULTS: A total of 82 patients (38 adalimumab, 44 placebo) enrolled. At 12 and 24 weeks, significant reductions in urinary CTX-II and MMP-3, but not NTX concentrations, were observed for adalimumab versus placebo (p<0.001). Significant baseline correlations were noted between CRP and CTX-II (r=0.71), MMP-3 (r=0.45), and NTX (r=0.37) (p<or=0.001), as well as between CTX-II and NTX (r=0.49; p<0.0001). Changes in CTX-II and MMP-3 at 12 weeks correlated significantly with changes in BASDAI (r=0.31 and 0.33), and CRP (r=0.40 and 0.43) (p<or=0.005). Change in CTX-II at 12 weeks also correlated significantly with change in MMP-3 (r=0.41; p<0.0001). CONCLUSION: Adalimumab suppresses biomarkers that reflect matrix turnover in patients with AS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».