Induction of autoantibodies during prolonged treatment with infliximab.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the frequency and correlates of autoantibody formation in patients with rheumatic diseases treated with infliximab in a routine clinical setting. METHODS: All patients receiving at least 5 infusions of infliximab, and with anticipated continuation, were prospectively evaluated for the development of the following antibodies: antinuclear antibody (ANA), anti-DNA, anti-Sm, anti-RNP, anti-SSA and anti-SSB. Correlates with pharmacologic treatments, response to infliximab, and adverse events were assessed. RESULTS: Seventy-six percent of 42 patients receiving prolonged treatment with infliximab developed new autoantibodies, and these persisted in 57%. The most common new autoantibody was ANA in 45%, followed by anti-DNA in 33%, anti-Sm in 31%, and anti-RNP in 29%. New autoantibody formation was associated with both a greater number of infusions (p = 0.015) and a higher total dose of infliximab infused (p = 0.047). No other treatment, disease characteristic, or loss of efficacy to infliximab discriminated between those developing antibodies compared to those without new antibody formation. No patient developed clinical signs of a new connective tissue disease. CONCLUSION: Autoantibody formation is seen commonly in patients receiving prolonged treatment with infliximab. Concomitant immunosuppressive treatments did not preclude the formation of antibodies. The clinical significance of antibody formation remains to be determined.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».