Comparison of cumulative clinical benefits of biologics for the treatment of psoriasis over 16 weeks: Results from a network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cumulative clinical improvement and speed of improvement are important to psoriasis patients. OBJECTIVE: Compare cumulative benefits of biologics over 12 to 16 weeks in the treatment of moderate to severe psoriasis. METHODS: A systematic literature review identified phase III trial data on Psoriasis Area and Severity Index (PASI) responses for biologics during 12 and 16 weeks of treatment. Cumulative clinical benefit, measured by the area under the curve for PASI ≥75% improvement (PASI 75), ≥90% improvement (PASI 90), and 100% improvement (PASI 100), was compared using the network meta-analysis and Bayesian methodology on the relative probability of achieving percentage of maximum area under the curve. RESULTS: Among biologics approved for psoriasis treatment, anti-interleukin-17 biologics demonstrated consistently greater cumulative clinical benefits on PASI 75, PASI 90, and PASI 100 over the 12- or 16-week period than anti-interleukin-23 and other biologics. For biologics with 12-week data, ixekizumab and brodalumab showed greater cumulative benefits for PASI 75, PASI 90, and PASI 100 than secukinumab, followed by guselkumab, infliximab, adalimumab, ustekinumab, and etanercept. Ixekizumab showed greater cumulative benefits than all other biologics reporting 16-week data. LIMITATIONS: Recently approved biologics were not included. CONCLUSION: Ixekizumab (at 12 weeks and 16 weeks) and brodalumab (at 12 weeks) had greater cumulative clinical benefit than all of other biologics studied.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».