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Enregistrement W2942560357 · doi:10.3899/jrheum.181306

Methotrexate in Giant Cell Arteritis Deserves a Second Chance — A High-dose Methotrexate Trial Is Needed

2019· letter· en· W2942560357 sur OpenAlexvenueno aff
Elisabeth Brouwer, Kornelis S. M. van der Geest, Maria Sandovici

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTocilizumabGiant cell arteritisMethotrexateInternal medicineRandomized controlled trialClinical endpointGastroenterologyVasculitisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Giant cell arteritis (GCA) is a chronic inflammatory disease of the large- to medium-sized arteries and shows a relapsing course in up to 75% of patients. In sharp contrast to other autoimmune/inflammatory diseases, the treatment of GCA still heavily relies on high-dose, longterm glucocorticoids (GC)1. After 5 years of GC treatment, > 50% of patients still have active disease and are continuing the treatment. The well-known side effects of GC add to the burden of the disease itself, decreasing the quality of life of these elderly patients with GCA. Are there good alternatives for GC in the treatment of GCA? Recently, a successful randomized controlled trial (RCT) was performed with the interleukin (IL-) 6 receptor blocker tocilizumab (TCZ) in GCA. More than 50% of the treated patients reached the primary endpoint of the study and were in sustained GC-free remission at 1 year2. Although TCZ is an important addition to the therapeutic tools against GCA, there are also several drawbacks. First, almost 50% of patients still develop a relapse despite TCZ. Second, under treatment with TCZ, one cannot rely on the acute-phase reactants as biomarkers of disease activity in GCA. Currently there are no IL-6–independent validated biomarkers for routine use in GCA. Also, as with other new treatments with potential therapeutic effect in GCA, the costs of TCZ are significant. In contrast to the upcoming trials with new, expensive treatment modalities in GCA (upadacitinib NCT03725202, ustekinumab NCT03711448, NCT02955147, sarilumab NCT03600805, baricitinib NCT03026504, granulocyte-macrophage colony-stimulating factor blockade), … Address correspondence to Dr. E. Brouwer, Department of Rheumatology and Clinical Immunology, University Medical Center Groningen, University of Groningen, Hanzeplein 1, 9713 GZ Groningen, the Netherlands. E-mail: e.brouwer{at}umcg.nl

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0100,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,004

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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