Treatment modifying factors of biologics for psoriatic arthritis: a systematic review and Bayesian meta-regression.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of this study was to explore factors that modify treatment effects of non-conventional biologics versus placebo in patients with psoriatic arthritis. METHODS: A systematic literature review and meta-regression was conducted. The biologics included etanercept, infliximab, adalimumab, golimumab, certolizumab, ustekinumab, tocilizumab, anakinra, abatacept, rituximab, and secukinumab. Outcomes included American College of Rheumatology (ACR) 20 and 50, Psoriasis Area Severity Index (PASI) 75, and 36-Item Short Form Health Survey (SF-36) Physical and Mental Component Summaries (PCS and MCS). RESULTS: Twelve RCTs were eligible for meta-regression. Treatment effects for ACR-20 at 12 weeks were higher in trials with longer disease durations (OR=2.94), and lower in trials enrolling older patients (OR=0.48), and those recently published (OR=0.49). Treatment effects for ACR-50 at 12 weeks were higher in trials with more males (OR=2.27), but lower in trials with high prior anti-TNF use (OR=0.28) and recently published trials (OR=0.37). For PASI-75, trials with more male patients (24 weeks: OR=2.56), and with higher swollen and tender joint counts (12 weeks: OR=8.33; 24 weeks: OR=14.44) showed higher treatment effects, and trials with high prior anti-TNF use had lower effects (OR=0.41). Treatment effects for SF-36 PCS at 24 weeks were higher in trials with longer psoriasis disease durations (OR=2.95) and PsA disease durations (OR=4.76), and those published earlier (OR=4.19). CONCLUSIONS: Our analyses show that differences in baseline characteristics may explain some of the differences in response to biologics versus placebo across different trials. Accounting for these factors in future studies will likely be important.
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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 | 0,026 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».