Reduced Occurrence Rate of Acute Anterior Uveitis in Ankylosing Spondylitis Treated with Golimumab — The GO-EASY Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Acute anterior uveitis (AAU) is common in ankylosing spondylitis (AS). Golimumab (GOL), a tumor necrosis factor-α inhibitor (TNFi), has proven to be effective in the treatment of AS. To date, the effect of GOL on the incidence of AAU in AS is unknown. The objective was to study the AAU occurrence rate in patients with AS during GOL treatment and secondarily, the efficacy of GOL in daily clinical practice. METHODS: The study was a multicenter prospective study in a real-world setting in patients with AS who were treated with GOL for 12 months. The occurrence of AAU was assessed in the year before the initial TNFi treatment and during GOL treatment and calculated for the period at risk for a new AAU. Measures for disease activity [Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS)] and treatment response [Assessment of Spondyloarthritis international Society (ASAS20 score)] were collected. RESULTS: In total, 93 patients (65% male, 55% TNFi-naive, 27% history of AAU) were included, with a median disease duration of 7 years and ASDAS score of 3.1. During GOL treatment, the AAU occurrence rate was reduced from 11.1 to 2.2 per 100 patient-years (rate-ratio 0.20, 95% CI 0.04-0.91). After 3 months of treatment, 41% of the patients experienced a clinically important improvement of the ASDAS score (p < 0.001) and 36% an ASDAS20 response (p < 0.001). At month 12, 49% had achieved an ASAS20 response (p < 0.001). CONCLUSION: In AS, the AAU occurrence rate and disease activity decreased significantly during GOL treatment. Therefore, GOL can be considered a good choice in patients with AS who need a TNFi, especially in cases of recurrent AAU. (EudraCT number: 2012-002458-21).
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».