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Enregistrement W2751903560 · doi:10.1093/rheumatology/kex062.222

221. EARLY ONSET OF BENEFIT BY PATIENT-REPORTED OUTCOMES WITH SARILUMAB TREATMENT IN RHEUMATOID ARTHRITIS

2017· article· en· W2751903560 sur OpenAlexaff
Vibeke Strand, Cheih-I Chen, Sunny Mahajan, Mark Kosinski, Erin Mangan, Hubert van Hoogstraten, Neil M.H. Graham, Yong Lin, Edward Keystone, Jürgen Braun

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisPhysical therapyDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Efficacy, including improvements in patient-reported outcomes (PROs), was demonstrated in 2 phase 3 trials, MOBILITY (NCT01061736) and TARGET (NCT01709578), of sarilumab, an investigational human anti-interleukin 6 receptor monoclonal antibody. The most common treatment-emergent adverse events in both studies were infections, neutropenia, injection site reactions, and increased transaminases. The objective was to evaluate the early onset of benefit of sarilumab treatment measured by PROs. Methods: In both studies, adults with moderate-to-severe, active rheumatoid arthritis (RA) were randomized to 1 of 3 groups receiving placebo, sarilumab 150 mg, or sarilumab 200 mg subcutaneously (SC) every 2 weeks (q2w) plus methotrexate (MTX; MOBILITY) or conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARDs; TARGET). PROs assessed as early as week 2 included patient global assessment of disease activity (PtGA), pain assessed by visual analogue scale (VAS), Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI), Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F), sleep by VAS (MOBILITY), and AM stiffness by VAS (TARGET). Changes from baseline were analyzed using mixed-model repeated measures with region, number of prior tumor necrosis factor inhibitors (TNFis) (TARGET) or prior biologic use (MOBILITY), visit, treatment, treatment-by-visit interaction, and baseline PRO scores as covariates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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