Rituximab Retreatment in Rheumatoid Arthritis in a Real-life Cohort: Data from the CERERRA Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several aspects of rituximab (RTX) retreatment in rheumatoid arthritis (RA) need to be further elucidated. The aim of this study was to describe the effect of repeated courses of RTX on disease activity and to compare 2 retreatment strategies, fixed-interval versus on-flare retreatment, in a large international, observational, collaborative study. METHODS: In the first analysis, patients with RA who received at least 4 cycles with RTX were included. In the second analysis, patients who received at least 1 RTX retreatment and for whom information about the strategy for retreatment was available were identified. Two retreatment strategies (fixed-interval vs on-flare) were compared by fitting-adjusted, mixed-effects models of 28-joint Disease Activity Score (DAS28) over time for first and second retreatment. RESULTS: A total of 1530 patients met the eligibility criteria for the first analysis. Significant reductions of mean DAS28 between the starts of subsequent treatment cycles were observed (at start of first treatment cycle: 5.5; second: 4.3; third: 3.8; and fourth: 3.5), suggesting improved response after each additional cycle (p < 0.0001 for all pairwise comparisons). A total of 800 patients qualified for the second analysis: 616 were retreated on flare and 184 at fixed interval. For the first retreatment, the fixed-interval retreatment group yielded significantly better results than the on-flare group (estimated marginal mean DAS28 = 3.8, 95% CI 3.6-4.1 vs 4.6, 95% CI 4.5-4.7, p < 0.0001). Similar results were found for the second retreatment. CONCLUSION: Repeated treatment with RTX leads to further clinical improvement after the first course of RTX. A fixed-interval retreatment strategy seems to be more effective than on-flare retreatment.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».