Predicting response to anti-TNFα therapy among patients with axial spondyloarthritis (axSpA): results from BSRBR-AS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: While many axSpA patients, eligible to receive anti-TNFα therapy, derive benefit when prescribed them, some patients do not. The current study aims to identify modifiable targets to improve outcome as well as non-modifiable targets that identify groups less likely to derive benefit. METHODS: The BSRBR-AS is a prospective cohort study of axSpA patients who, at recruitment, were naïve to biologic therapy. Those in the 'biologic' sub-cohort commenced their first anti-TNFα therapy at recruitment or during follow-up. Prior to commencement, information was collected on socio-economic, clinical and patient-reported factors. Outcome was assessed according to ASAS20, ASAS40, ASDAS reduction and achieving a moderate/inactive ASDAS disease state. RESULTS: 335 participants commenced their first anti-TNFα therapy and were followed up at a median of 14 (inter-quartile range 12-17) weeks. Response varied between 33% and 52% according to criteria used. Adverse socio-economic factors, fewer years in education predicted lower likelihood of response across outcome measures as did not working full-time. Co-morbidities and poor mental health were clinical and patient-reported factors, respectively, associated with lack of response. The models, particularly those using ASDAS, were good at predicting those who did not respond (negative predictive value (NPV) 77%). CONCLUSION: Some factors predicting non-response (such as mental health) are modifiable but many (such as social/economic factors) are not modifiable in clinic. They do, however, identify patients who are unlikely to benefit from biologic therapy alone. Priority should focus on how these patients receive the benefits that many derive from such therapies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».