Single-Arm Study of Etanercept in Adult Patients with Moderate to Severe Rheumatoid Arthritis Who Failed Adalimumab Treatment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: To evaluate the efficacy and safety of etanercept treatment in adult patients with moderate to severe rheumatoid arthritis (RA) who failed to respond (primary failure) or lost a satisfactory response (secondary failure) to adalimumab. METHODS: All patients discontinued prior adalimumab treatment and continued methotrexate with etanercept 50 mg once weekly for 24 weeks. The primary study endpoint was American College of Rheumatology 20% improvement criteria (ACR20) at week 12. RESULTS: Eighty-five patients (mean age 56.6 years; female 80.0%) were evaluated for safety and 84 for efficacy. Thirty (35.7%) patients achieved ACR20 at week 12; the lower bound of the 95% confidence interval (CI; 25.6, 46.9) was greater than the prespecified goal of 24% based on previous research. Improvements from baseline in clinical outcomes and patient-reported outcomes were observed at each study visit. In planned subgroup analyses, patients with anti-adalimumab antibodies and secondary adalimumab failure had the highest ACR20 response to etanercept at week 12 (11/17 patients; 64.7%). Among the patients with secondary adalimumab failure, those with anti-adalimumab antibodies were fivefold more likely to have an ACR20 response to etanercept than those without anti-adalimumab antibodies (odds ratio 5.2; 95% CI 2.0, 13.5; P < 0.001). Adverse events were reported for 62 (72.9%) patients and were consistent with previous studies of etanercept. Most adverse events were mild or moderate in severity. CONCLUSION: Switching to etanercept is a therapeutic option in patients with RA who fail adalimumab treatment. The presence of anti-adalimumab antibodies may provide additional support for switching to etanercept, particularly in patients with secondary adalimumab failure. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov identifier, NCT01927757.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».