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Enregistrement W2897747244 · doi:10.1016/j.semarthrit.2018.10.006

Incidence and risk factors for adalimumab and infliximab anti-drug antibodies in rheumatoid arthritis: A European retrospective multicohort analysis

2018· article· en· W2897747244 sur OpenAlexaff
Jocelyn Quistrebert, Signe Hässler, Delphine Bachelet, Cyprien Mbogning, Anne Musters, Paul P. Tak, Carla A. Wijbrandts, Marieke M. J. Herenius, Sytske Anne Bergstra, G. Akdemir, Martina Johannesson, Bernard Combe, Bruno Fautrel, Sylvie Chollet‐Martin, Aude Gleizes, Naoimh Donnellan, Florian Deisenhammer, Julie Davidson, Agnès Hincelin-Méry, Pierre Dönnes, Anna Fogdell‐Hahn, Niek de Vries, T. Huizinga, Imad Abugessaisa, Saedís Saevarsdóttir, Salima Hacein‐Bey‐Abina, Marc Pallardy, Philippe Broët, Xavier Mariette

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesSeventh Framework ProgrammeCentre Hospitalier Universitaire de Clermont-FerrandMerck Sharp and DohmeInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAbbVieInnovative Medicines InitiativeIllinois Department of Public HealthPfizer
Mots-clésMedicineInfliximabAdalimumabRheumatoid arthritisIncidence (geometry)DrugInternal medicineAntirheumatic AgentsRetrospective cohort studyAntibodyBiosimilarImmunologyPharmacologyTumor necrosis factor alpha

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the incidence of anti-drug antibody (ADA) occurrences and ADA-related risk factors under adalimumab and infliximab treatment in rheumatoid arthritis (RA) patients. METHODS: The study combined retrospective cohorts from the ABIRISK project totaling 366 RA patients treated with adalimumab (n = 240) or infliximab (n = 126), 92.4% of them anti-TNF naive (n = 328/355) and 96.6% of them co-treated with methotrexate (n = 341/353) with up to 18 months follow-up. ADA positivity was measured by enzyme-linked immunosorbent assay. The cumulative incidence of ADA was estimated, and potential bio-clinical factors were investigated using a Cox regression model on interval-censored data. RESULTS: ADAs were detected within 18 months in 19.2% (n = 46) of the adalimumab-treated patients and 29.4% (n = 37) of the infliximab-treated patients. The cumulative incidence of ADA increased over time. In the adalimumab and infliximab groups, respectively, the incidence was 15.4% (5.2-20.2) and 0% (0-5.9) at 3 months, 17.6% (11.4-26.4) and 0% (0-25.9) at 6 months, 17.7% (12.6-37.5) and 34.1% (11.4-46.3) at 12 months, 50.0% (25.9-87.5) and 37.5% (25.9-77.4) at 15 months and 50.0% (25.9-87.5) and 66.7% (37.7-100) at 18 months. Factors associated with a higher risk of ADA development were: longer disease duration (1-3 vs. < 1 year; adalimumab: HR 3.0, 95% CI 1.0-8.7; infliximab: HR 2.7, 95% CI 1.1-6.8), moderate disease activity (DAS28 3.2-5.1 vs. < 3.2; adalimumab: HR 6.6, 95% CI 1.3-33.7) and lifetime smoking (infliximab: HR 2.7, 95% CI 1.2-6.3). CONCLUSIONS: The current study focusing on patients co-treated with methotrexate for more than 95% of them found a late occurrence of ADAs not previously observed, whereby the risk continued to increase over 18 months. Disease duration, DAS28 and lifetime smoking are clinical predictors of ADA development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations56
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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