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Enregistrement W2790907408 · doi:10.1177/247553031700200206

Greater Efficacy with Secukinumab Treatment is Associated with Greater Psoriasis Symptom Relief: Results from Secukinumab Clinical Trial Data

2017· article· en· W2790907408 sur OpenAlexaff
Alice B. Gottlieb, Bruce Strober, Mark Lebwohl, Roland Kaufmann, David M. Pariser, Redzinaldas Narbutas, Judit Nyirady, Yang Zhao, Vivian Herrera, Lori McLeod, Dawn Odom, Boni E. Elewski

Notice bibliographique

RevueJournal of Psoriasis and Psoriatic Arthritis · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensProbity Medical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecukinumabMedicinePsoriasisPsoriasis Area and Severity IndexItchingClinical trialInternal medicineDermatologySeverity of illnessPhysical therapyPsoriatic arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Psoriasis negatively affects patients’ quality of life. Secukinumab is a human interleukin-17A antagonist indicated for the treatment of moderate-to-severe plaque psoriasis. Objectives The current analysis evaluated the benefits of secukinumab by assessing relationships between disease severity and patient-reported symptoms. Methods Correlations between psoriasis-related itching, pain, and scaling and disease severity scores (Psoriasis Area and Severity Index [PASI] and Investigator's Global Assessment [IGA]) were evaluated at baseline, Week 12, and change from baseline to Week 12 using secukinumab clinical data from ERASURE and FIXTURE. Symptom responder status and PASI/IGA change were evaluated using logistic modeling. Results Correlation coefficients ranged 0.11-0.49 for PASI and 0.19-0.52 for IGA. Greater PASI response was related to greater symptom response/complete relief. Conclusions Results further demonstrate the relationship between traditional clinical measures of disease severity and patient-reported, psoriasis-related itching, pain, and scaling –- hence the need to consider both outcomes together to evaluate treatment effects in this disease fully.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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