Long-term Safety and Effectiveness of Tacrolimus in Patients With Lupus Nephritis: 5-year Interim Postmarketing Surveillance Study in Japan (TRUST)
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To assess the long-term safety and effectiveness of tacrolimus for treating lupus nephritis (LN) in the real-world clinical setting. Methods. This is an ongoing, open-label, noncomparative, observational, postmarketing surveillance study conducted across 275 sites in Japan. Registered patients with LN were followed for 10 years. Here we report data relating to 5 years of tacrolimus maintenance therapy at the interim data cutoff in August 2016. Results. Of 1395 registered patients, 1355 received tacrolimus maintenance therapy for LN and provided safety data. The most common serious adverse drug reactions (ADR) included pneumonia (1.1%), herpes zoster (1.0%), cellulitis (1.0%), and diabetes mellitus (1.0%). ADR occurred mainly within the first 28 weeks of tacrolimus treatment, and no marked increase was observed during the follow-up period. Subgroup analyses suggested that risk factors for commonly observed ADR associated with tacrolimus included inpatient management, LN disease severity, increasing age, abnormal renal or hepatic function, and comorbid or previous disease. The cumulative rate of progression to renal failure (based on the attending physician’s assessment) was 0.8% at Year 1 and 6.6% at Year 5. Cumulative relapse rates were 7.8% and 30.6%, respectively. Urine protein:creatinine ratio, serum anti-dsDNA antibody levels, complement C3 levels, and steroid-sparing effects were all significantly improved from 4 weeks after tacrolimus treatment initiation (P < 0.001) and were sustained over 5 years. Conclusion. Long-term tacrolimus maintenance treatment over 5 years in the real-world clinical setting was well tolerated and effective in a large population of patients with LN ( www.ClinicalTrials.gov : NCT01410747 ).
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».