169 Secukinumab provides sustained reduction in fatigue in patients with active psoriatic arthritis through three years: long-term data from the FUTURE 1 and FUTURE 2 studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fatigue is common in patients with psoriatic arthritis (PsA) and negatively impacts social functioning and quality of life. We assessed the long-term effects of secukinumab on fatigue in TNF inhibitor (TNFi)-naïve PsA patients and those with inadequate response or intolerance to TNFi therapy (TNFi-IR). Methods: 606 and 397 participants were randomised to secukinumab or placebo in FUTURE 1 (10 mg/kg i.v. followed by 150 or 75 mg S.C.) and FUTURE 2 (300, 150 or 75 mg S.C.), respectively. Fatigue was assessed at baseline and weeks 4, 8, 12, 16, 24, 52, 104 and 156 (FUTURE 1 only) using FACIT-Fatigue (higher score=less fatigue). Fatigue response was defined as increase in FACIT-Fatigue score of ≥ 4 from baseline (corresponding to the minimal clinically important difference). Correlations between baseline characteristics and improvements in fatigue were investigated using a logistical regression model. Only data for approved doses of secukinumab are shown. Results: FACIT-Fatigue was 27.8-28.9 and 26.6-29.2 at baseline across groups in FUTURE 1 and 2, respectively. Observed improvements in fatigue with all doses of secukinumab vs. placebo at Weeks 4-24 were sustained through 156 weeks in FUTURE 1 and 104 weeks in FUTURE 2 in both the overall population and subgroups stratified by prior TNFi exposure (Table 1). The numerically higher responses with secukinumab 150 vs. 300 mg in the observed analysis resulted from a higher discontinuation rate due to lack of efficacy with the lower dose, thus inflating the response rate. In the overall population, the least-squares mean change (±standard error) from baseline in FACIT-Fatigue was significantly greater with secukinumab vs. placebo at week 16 in both FUTURE 1 (7.25±0.72 vs. 4.07±0.76; p = 0.002) and FUTURE 2 (300 mg: 5.89±0.92 vs. 1.86±0.93, p = 0.002; 150 mg: 7.40±0.90 vs. 1.86±0.93, p < 0.0001); improvements were sustained throughout the entire follow up in both studies (FUTURE 1 week 156: 6.14±0.77; FUTURE 2 Week 104: 300 mg 7.29±1.04, 150 mg 7.02±1.06). Improvements were numerically larger in TNFi-naïve patients than in TNFi-IR patients.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».