Characterization of insufficient responders to ustekinumab in patients with moderate-to-severe psoriasis in the US Corrona Psoriasis Registry
Notice bibliographique
Résumé
Objective Biologic therapies have revolutionized the management of moderate-to-severe psoriasis; however, there are a limited number of US real-world studies characterizing patients based on response to these treatments. This study examined characteristics at enrollment and change in outcomes of US patients with moderate-to-severe psoriasis who achieved insufficient responses with ustekinumab.Methods This study included patients enrolled in the Corrona Psoriasis Registry from April 2015 to June 2018 who initiated ustekinumab at enrollment and who were stratified based on achievement of psoriasis body surface area improving to <3% or by 75% from enrollment to the 6-month follow-up visit (response vs insufficient response). Patient demographics and disease characteristics were described at enrollment, and changes in outcomes were assessed at 6-month follow-up for ustekinumab responders and insufficient responders.Results Of the 178 patients who initiated ustekinumab in the Corrona Psoriasis Registry and had ≥1 follow-up visit, 99 (55.6%) were classified as responders at the 6-month follow-up visit. Logistic regression modeling showed that increasing age was significantly associated with a decreased likelihood of achieving a response (OR, 0.981 [95%CI, 0.962–0.999]; p = .049).Conclusions These findings may help dermatologists characterize patients with moderate-to-severe psoriasis who have inadequate responses to biologic treatments.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».