Long-term safety and effectiveness of tumour necrosis factor inhibitors in systemic sclerosis patients with inflammatory arthritis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the long-term safety and effectiveness of tumour necrosis factor (TNF) inhibitors in the treatment of systemic sclerosis (SSc) patients with inflammatory arthritis. METHODS: SSc patients who fulfilled the ACR criteria and had inflammatory arthritis followed in The Scleroderma Programme at the Mount Sinai and Toronto Western Hospitals, Toronto, Canada who received a TNF inhibitors for 12 months or more were retrospectively reviewed. Safety outcomes included development of TNF inhibitor related side effects, malignancy and death. Effectiveness outcomes included swollen joint count, tender joint count, skin score, and self-reported pain score at 12 months, compared to baseline. RESULTS: Ten SSc patients were identified: 7 (70%) were female and 6 (60%) had diffuse disease with a median skin score of 6. Six patients (60%) had ILD. At 12 months, the median swollen joint count and tender joint count significantly decreased from 10 to 0 (p<0.01) and 15 to 3 (p=0.02), respectively. The median pain score decreased from 6 to 3.5 (p=0.10). The median skin score remained unchanged at 6 months. The FVC and DLCO changed from 86% and 65% respectively, to 80% and 75% respectively. One patient developed uncomplicated herpes zoster. After 30 months, 3 patients (30%) developed malignancy. No death or other adverse events were observed. CONCLUSIONS: TNF inhibitors appear to be effective in the treatment of SSc-associated inflammatory arthritis. Skin score and lung function did not change significantly with therapy. However, malignancy occurred in one third of patients. Further studies are required to confirm these findings.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».