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Enregistrement W2937526802 · doi:10.1093/rheumatology/kez106.054

055 Can interleukin IL-17A levels predict response to biologic treatment in patients with rheumatoid arthritis?

2019· article· en· W2937526802 sur OpenAlexaff
Stephen McDonald, Rachel Reed, Ivona Baričević-Jones, Stephanie F Ling, Darren Plant, Anne Barton

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatoid arthritisMedicineInterleukin 17ImmunologyInterleukinImmune systemCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The cytokine interleukin IL-17A has an important pro-inflammatory role; it stimulates IL-1 and tumour necrosis factor (TNF) production, induces IL-6 secretion and upregulates RANK-ligand, which promotes bone erosion. We hypothesised that patients whose disease activity is not adequately controlled by TNF therapies in rheumatoid arthritis (RA) may have IL-17 driven disease. Our aim was to determine if pre-treatment or 3 month IL-17A concentrations correlate with treatment response to anti-TNF drugs by 6 months of treatment. Methods: Patient data was collected as part of the Biologics in Rheumatoid Arthritis Genetics and Genomics Study Syndicate (BRAGGSS). Patients were followed up at pre-treatment (baseline), 3 months, 6 months and 12 months with blood samples, patient questionnaires and clinical data obtained. RA patients were eligible for inclusion if they were commencing on adalimumab or etanercept. Patients were designated good or poor EULAR responder status at 6-month follow-up. Wilcoxon rank sum was used to compare IL-17A levels at pre-treatment and 3 months- according to EULAR classification by 6 months. A logistic regression analysis was carried out with regards to gender, baseline DMARD use and disease activity scores (DAS-28). Results: 152 patients were included, with 80 patients treated with adalimumab and 72 with etanercept. There was no statistically significant difference between mean IL-17A levels at baseline and 3-month follow-up in the group as a whole (p = 0.77). Nor was there any statistically significant difference between mean IL-17A levels at baseline and 3 months in either the adalimumab (p = 0.21) or etanercept treatment groups (0.22). In good responders, the mean serum levels of IL-17A increased from 1.06 pg/ml at baseline to 1.23pg/ml at 3 months. This came close to statistical significance (p = 0.07). In poor responders, the mean IL-17A levels actually decreased from 1.29pg/ml to 1.18pg/ml (p = 0.49). Adjusting for gender, baseline DMARD use and DAS-28 scores did not alter our findings. Conclusion: An increase in IL17-A serum levels between baseline and 3 months may be associated with a good EULAR response status by 6 months but larger sample sizes are required to confirm this. Disclosures: S. McDonald: None. R. Reed: None. I. Baricevic-Jones: None. S. Ling: None. D. Plant: None. A. Barton: None.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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