Treating to Target(s) With Interleukin-17 Inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND:: The treat-to-target (T2T) strategy has become established in several medical specialties as a key guidance to optimal therapeutic decision making. T2T may be effective in the assessment of the biologic class of agents called interleukin (IL)-17 inhibitors, which are emerging as a safe and effective treatment option for autoimmune inflammatory conditions such as plaque psoriasis, psoriatic arthritis (PsA), and ankylosing spondylitis (AS). OBJECTIVE:: The objective of this article is to use a T2T approach for the evaluation of the effectiveness and safety of IL-17 inhibitors in the management of patients with plaque psoriasis, PsA, and AS. METHODS:: Following a comprehensive literature search, a full-day meeting was convened to discuss and identify the T2T targets for psoriasis, PsA, and AS. Clinical trial evidence was presented for the approved IL-17 inhibitors-secukinumab, ixekizumab, and brodalumab-to assess whether these data meet T2T safety and efficacy targets. RESULTS:: All 3 approved agents were significantly superior to placebo and active controls in the achievement of T2T targets for psoriasis. Secukinumab and ixekizumab were likewise associated with significantly better outcomes than controls in the PsA targets, and secukinumab resulted in significant AS target improvements vs placebo. The IL-17 inhibitors were also associated with low rates of serious adverse events and exacerbations of common comorbid conditions. CONCLUSION:: Phase III trial results support the T2T benefit and safety of IL-17 inhibitors according to their specific indications for the management of patients with plaque psoriasis, PsA, and AS.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,011 | 0,002 |
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 ».