Profiling Response to Tumor Necrosis Factor Inhibitor Treatment in Axial Spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Lack of response to tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) agents is not uncommon, encountered during the treatment of axial spondyloarthritis (SpA) patients, and it can be classified as primary lack of response (PLR) or secondary lack of response (SLR). The primary aim of this study was to evaluate factors associated with TNFi failure types and their characteristics in axial SpA. METHODS: Adult axial SpA patients who were TNFi naive at the time of baseline evaluation and started receiving their first biologics for active axial disease were identified. Based on the clinical response to the first TNFi, patients were then stratified into 3 groups: PLR, SLR, and responders. Clinical, demographic, and laboratory data were collected and analyzed. RESULTS: There was a total of 249 axial SpA patients in the study (70.7% male, mean ± SD age 37.3 ± 12.4 years), which included PLR (n = 62), SLR (n = 93), and responders (n = 94). PLR patients tended to be older, with a lower HLA-B27 rate, a higher percentage of nonresponder axial SpA patients, and a higher baseline Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI) score compared to SLR patients or responders. In multiple regression analysis, increasing age, negative HLA-B27, higher baseline BASDAI, and treatment with the soluble TNF receptor protein were the independent predictors of PLR. CONCLUSION: PLR accounted for nearly 40% of the TNFi failures in axial SpA patients. Older age, negative HLA-B27, higher baseline disease activity, and treatment with soluble TNF receptors were the independent predictors of the primary nonresponse to TNFi.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».