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Enregistrement W2943808099 · doi:10.1080/09546634.2019.1603361

US real-world effectiveness of secukinumab for the treatment of psoriasis: 6-month analysis from the Corrona Psoriasis Registry

2019· article· en· W2943808099 sur OpenAlexaff
Bruce Strober, Rebecca Germino, Adriana Guana, Jeffrey D. Greenberg, Heather J. Litman, Ning Guo, Mark Lebwohl

Notice bibliographique

RevueJournal of Dermatological Treatment · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensProbity Medical Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSecukinumabMedicinePsoriasisQuality of life (healthcare)Clinical endpointInternal medicineDermatologyPhysical therapyPsoriatic arthritisClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To examine the real-world effectiveness of secukinumab with regard to clinical and patient-reported outcomes (PROs) from enrollment to a 6-month follow-up visit in patients with psoriasis in the Corrona Psoriasis Registry.Methods: Eligible patients aged ≥ 18 years who initiated secukinumab at enrollment in the Corrona Psoriasis Registry and had a 6-month follow-up visit (window: 5–9 months) as of December 31 2017, were included in the analysis. Measures of disease severity and PROs were assessed in patients who maintained secukinumab treatment at the 6-month follow-up visit.Results: Of the 144 patients who initiated secukinumab at enrollment and had a 6-month follow-up visit, 118 (81.9%) maintained secukinumab treatment at 6 months and demonstrated significant improvements in affected body surface area (BSA) and 5-point Investigator’s Global Assessment (IGA) score (all p < .01). The majority of patients were biologic experienced (89.8%). In addition, patients reported significant improvements in quality of life, as well as in pain, itch, fatigue, work productivity, and daily activities (all p < .01).Conclusions: Secukinumab significantly improved disease severity and PROs after 6 months of follow-up in this real-world study, which is consistent with other current real-world studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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