Serum Biomarkers for Prediction of Response to Methotrexate Monotherapy in Early Rheumatoid Arthritis: Results from the SWEFOT Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate baseline levels of 12 serum biomarkers that constitute a multibiomarker disease activity test, as predictors of response to methotrexate (MTX) in patients with early rheumatoid arthritis (eRA). METHODS: In 298 patients from the Swedish Pharmacotherapy (SWEFOT) clinical trial, baseline serum levels of 12 proteins were analyzed for association with disease activity based on the 28-joint count Disease Activity Score (DAS28) after 3 months of MTX monotherapy using uni-/multivariate logistic regression. Primary outcome was low disease activity (LDA; DAS28 ≤ 3.2). RESULTS: Of 298 patients, 104 achieved LDA after 3 months on MTX. Four of the 12 biomarkers [C-reactive protein (CRP), leptin, tumor necrosis factor receptor I (TNF-RI), and vascular cell adhesion molecule 1 (VCAM-1)] significantly predicted LDA based on stepwise logistic regression analysis. Dichotomization of patients using receiver-operating characteristic curve analysis-based cutoffs for these biomarkers showed significantly higher proportions with LDA among patients with lower versus higher levels of CRP or leptin (40% vs 23%, p = 0.004, and 40% vs 25%, p = 0.011, respectively), as well as among those with higher versus lower levels of TNF-RI or VCAM-1 (43% vs 27%, p = 0.004, and 41% vs 25%, p = 0.004, respectively). Combined score based on these biomarkers, adjusted for known predictors of LDA (smoking, sex, and age), associated with decreased chance of LDA (adjusted OR 0.45, 95% CI 0.32-0.62). CONCLUSION: Low baseline levels of CRP and leptin, and high baseline levels of TNF-RI and VCAM-1 were associated with LDA after 3 months of MTX therapy in patients with eRA. Combination of these 4 biomarkers increased accuracy of prediction. [Trial registration number: NCT00764725].
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».