Subcutaneous golimumab for children with active polyarticular-course juvenile idiopathic arthritis: results of a multicentre, double-blind, randomised-withdrawal trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This report aims to determine the safety, pharmacokinetics (PK) and efficacy of subcutaneous golimumab in active polyarticular-course juvenile idiopathic arthritis (polyJIA). METHODS: of body surface area; maximum: 50 mg/dose) every 4 weeks together with weekly methotrexate during Part 1 (weeks 0-16). Patients with at least 30% improvement per American College of Rheumatology Criteria for JIA (JIA ACR30) in Part 1 entered the double-blinded Part 2 (weeks 16-48) after 1:1 randomisation to continue golimumab or start placebo. In Part 3, golimumab was continued or could be restarted as in Part 1. The primary outcome was JIA flares in Part 2; secondary outcomes included JIA ACR50/70/90 responses, clinical remission, PK and safety. RESULTS: Among 173 patients with polyJIA enrolled, 89.0% (154/173) had a JIA ACR30 response and 79.2%/65.9%/36.4% demonstrated JIA ACR50/70/90 responses in Part 1. At week 48, the primary endpoint was not met as treatment groups had comparable JIA flare rates (golimumab vs placebo: 32/78=41% vs 36/76=47%; p=0.41), and rates of clinical remission were comparable (golimumab vs placebo: 10/78=12.8% vs 9/76=11.8%). Adverse event and serious adverse event rates were similar in the treatment groups during Part 2. Injection site reactions occurred with <1% of all injections. PK analysis confirmed adequate golimumab dosing for polyJIA. CONCLUSION: Although the primary endpoint was not met, golimumab resulted in rapid, clinically meaningful, improvement in children with active polyJIA. Golimumab was well tolerated, and no unexpected safety events occurred. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT01230827; Results.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».