Development and Validation of a Novel Evidence‐Based Lupus Multivariable Outcome Score for Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Trials of new systemic lupus erythematosus (SLE) treatments are hampered by the lack of effective outcome measures. To address this, we developed a novel Lupus Multivariable Outcome Score (LuMOS) and assessed its performance using data from 2 randomized controlled trials of belimumab in patients with SLE. METHODS: The LuMOS formula was developed by analyzing raw data from 2 pivotal trials, the Study of Belimumab in Subjects with SLE 52-week (BLISS-52) and 76-week (BLISS-76) trials, which are the basis for approval of belimumab. Using the BLISS-76 trial data as the learning data set, we carried out multivariable logistic regression analyses to optimize discrimination of outcomes between patients treated with 10 mg/kg belimumab and patients receiving placebo over the first 52 weeks of follow-up. In addition, the performance of LuMOS was assessed using an independent validation data set from the BLISS-52 trial. RESULTS: The LuMOS model incorporated the following response criteria: a ≥4-point reduction on the Safety of Estrogens in Lupus Erythematosus National Assessment version of the SLE Disease Activity Index, an increase in C4 levels, a decrease in anti-double-stranded DNA titers, and changes in the British Isles Lupus Assessment Group scores for organ system manifestations (no worsening in renal components, and improvements in mucocutaneous components). A decrease in the prednisone dose and increase in C3 levels had very minor impacts on the total LuMOS score. In all analyses of the BLISS-76 and BLISS-52 trial data sets, the mean LuMOS scores were significantly higher (P < 0.0001) in patients treated with 1 mg or 10 mg belimumab compared to placebo. In contrast to the performance of the SLE Responder Index 4 (SRI-4), the LuMOS revealed significant differences between the active treatment group (1 mg belimumab in the BLISS-76 cohort) and placebo group. The effect sizes were significantly much higher with the LuMOS than with the SRI-4. CONCLUSION: The evidenced-based LuMOS outcome scoring system, developed with data from the BLISS-76 trial of belimumab in patients with SLE and validated with data from the BLISS-52 trial, exhibits a superior capacity to discriminate responders from nonresponders when compared to the SRI-4. Use of the LuMOS may improve the efficiency and power of analyses in future lupus trials.
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 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 | 0,008 | 0,020 |
| 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 ».