Clinical trial parameters that influence outcomes in lupus trials that use the systemic lupus erythematosus responder index
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The SLE Responder Index (SRI) is a composite endpoint used in SLE trials. This investigation examined the clinical trial elements that drive response measured by the SRI. Methods: Analyses are based on data from two phase 3 trials (n = 2262) that evaluated the impact of an anti-B-cell activating factor antibody on disease activity using SRI-5 as the primary endpoint (ClinicalTrials.gov NCT01196091 and NCT01205438). Results: The SRI-5 response rate at week 52 for all patients was 32.8%. Non-response due to a lack of SLEDAI improvement, concomitant medication non-compliance or dropout was 31, 16.5 and 19.1%, respectively. Non-response due to deterioration in BILAG or Physician's Global Assessment after SLEDAI improvement, concomitant medication compliance and trial completion was 0.5%. Disease activity in three SLEDAI organ systems was highly prevalent at baseline: mucocutaneous, 90.6%; musculoskeletal, 82.9%; and immunologic, 71.6%. Disease activity in each of the other organ systems was <11% of patients. Four clinical manifestations were highly prevalent at baseline: arthritis, 82.6%; rash, 69.2%; alopecia, 58.2%; and mucosal ulcer, 32.5%. The combined prevalence of renal, vascular and CNS disease at baseline was 17.6%; these patients had high SRI-5 response rates. Adjustments to corticosteroids were allowed during the first 24 weeks. Increases in corticosteroids above 2.5 mg/day were observed in 16.2% of placebo patients over the first 24 weeks after randomization. Conclusion: The primary drivers of SRI-5 response were SLEDAI improvement, concomitant medication adherence and trial completion. Arthritis, rash, alopecia and mucosal ulcer were the most prevalent clinical manifestations at baseline. Corticosteroid increases and rare, highly weighted disease manifestations in SLEDAI can confound the SRI signal.
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 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 | 0,344 | 0,445 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».