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Enregistrement W2755123479 · doi:10.1186/s13075-017-1410-1

Patient-reported outcomes of baricitinib in patients with rheumatoid arthritis and no or limited prior disease-modifying antirheumatic drug treatment

2017· article· en· W2755123479 sur OpenAlexaff
Michael Schiff, Tsutomu Takeuchi, Roy Fleischmann, C. Gaich, Amy M. DeLozier, Douglas Schlichting, Wen‐Ling Kuo, Ji-Eon Won, Tara Carmack, Terence Rooney, Patrick Durez, Saeed Ahmed Shaikh, Rodolfo Pardo Hidalgo, Ronald van Vollenhoven, Cristiano A. F. Zerbini

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesIncyteEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisRheumatologyAntirheumatic drugsAntirheumatic AgentsDrugInternal medicineDiseaseArthritisDrug treatmentPhysical therapyPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study evaluates patient-reported outcomes (PROs) in a double-blind, phase III study of baricitinib as monotherapy or combined with methotrexate (MTX) in patients with active rheumatoid arthritis (RA) with no or minimal prior conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) and naïve to biological DMARDs. METHODS: Patients were randomized 4:3:4 to MTX administered once weekly (N = 210), baricitinib monotherapy (4 mg once daily (QD), N = 159), or combination of baricitinib (4 mg QD) and MTX (baricitinib + MTX, N = 215). PROs included the Patient's Global Assessment of Disease Activity (PtGA), patient's assessment of pain, Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI), Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F), duration of morning joint stiffness (MJS), worst joint pain, worst tiredness, Work Productivity and Activity Impairment-Rheumatoid Arthritis (WPAI-RA), Short Form 36 version 2, Acute (SF-36); and EuroQol 5-Dimensions (EQ-5D) Health State Profile. Comparisons were assessed with analysis of covariance (ANCOVA) and logistic regression models. RESULTS: Compared to MTX, patients in both baricitinib groups reported greater improvement (p ≤ 0.01) in HAQ-DI, PtGA, pain, fatigue, worst join pain, SF-36 physical component score, and EQ-5D at weeks 24 and 52. For the SF-36 mental component score, patients in both baricitinib groups reported statistically significant improvements (p ≤ 0.01) at week 52 compared to MTX-treated patients. Statistically significant improvements (p ≤ 0.05) were observed with the WPAI-RA for the baricitinib groups vs. MTX at week 24 and for the WPAI-RA daily activity and work productivity measures for baricitinib + MTX at week 52. CONCLUSIONS: In this study, baricitinib alone or in combination with MTX, when used as initial therapy, resulted in significant improvement compared to MTX in the majority of the pre-specified PRO measures. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT01711359 . Registered on 18 October 2012.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations70
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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