US real-world effectiveness of secukinumab for the treatment of psoriasis: 6-month analysis from the Corrona Psoriasis Registry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».