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Enregistrement W2801297469 · doi:10.1093/rheumatology/key075.397

173 Comparative effectiveness of secukinumab and golimumab in ankylosing spondylitis assessed by matching-adjusted indirect comparison using pivotal phase III clinical trial data

2018· article· en· W2801297469 sur OpenAlexaff
Hasan Tahir, Walter P. Maksymowych, Ernest Choy, Yusuf Yazıcı, Jessica A. Walsh, Howard Thom, Chrysostomos Kalyvas, Todd Fox, Kunal Gandi, Steffen Jugl

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecukinumabMedicineGolimumabAnkylosing spondylitisMatching (statistics)Clinical trialSpondylitisInternal medicineAdalimumabPhysical therapyRheumatoid arthritisPsoriatic arthritisPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: No data are available from head-to-head randomised controlled trials (RCTs) between secukinumab 150 mg (an anti-interleukin-17A) and golimumab 50 mg (a tumour necrosis factor inhibitor [TNFi]) in patients with active ankylosing spondylitis (AS). Matching-adjusted indirect comparison (MAIC) can be used to estimate comparative effectiveness and enables treatment outcomes to be compared across effectively balanced trial populations. MAIC is an established method in health-technology assessments and the National Institute for Health and Care Excellence has published guidance on appropriate methodology for addressing imbalances in observed covariates between trials. The comparative effectiveness of secukinumab and golimumab up to Week 24 was assessed using MAIC with pooled individual patient data (IPD) from the RCTs MEASURE 1 and MEASURE 2 and published aggregate data from the RCT GO-RAISE. Methods: Pooled MEASURE 1 and 2 data were used to maximise the effective sample size (ESS) for secukinumab. IPD from the secukinumab arms of MEASURE 1 and MEASURE 2 (n = 197) were weighted to match the published baseline characteristics of the golimumab arm of GO-RAISE (n = 138). Placebo arms were matched in the same way; placebo-adjusted comparisons were possible only until week 16 because patients could receive active treatment from this time onwards. Logistic regression was used to determine weights for age, sex, Bath AS Functional Index, disease duration, C-reactive protein and previous TNFi therapy. Recalculated outcomes from MEASURE 1 and MEASURE 2 (secukinumab, ESS=102; placebo, ESS=81) were compared with data from GO-RAISE (golimumab, n = 138; placebo, n = 78). Pairwise comparisons reported as odds ratios (ORs [95% CIs]) were performed for Assessment in SpondyloArthritis International Society criteria (ASAS) 20, ASAS 40 and ASAS partial remission (PR) responses at nearest-equivalent timepoints across trials: week 12 (secukinumab)/14 (golimumab), week 14 (golimumab)/16 (secukinumab) and week 24 (secukinumab and golimumab). Non-responder imputation (NRI) was available for all binary outcome data. Strict thresholds were avoided when interpreting P values, in line with American Statistical Association guidance.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,016
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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