Retrospective analysis of infliximab and adalimumab treatment in a large cohort of juvenile dermatomyositis patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Anti-TNF treatment may be useful for the treatment of patients with refractory juvenile dermatomyositis (JDM). The aim of this study was to describe the use of infliximab and adalimumab therapy in juvenile dermatomyositis as an adjunctive treatment. Methods Sixty children recruited to the UK JDM Cohort and Biomarker Study that had received at least 3 months of anti-TNF treatment (infliximab or adalimumab) were studied. Childhood Myositis Assessment Scale (CMAS), Manual Muscle Testing (MMT8) and physician’s global assessment (PGA) were recorded. Skin disease was assessed using the modified skin disease activity score (DAS). Data were analysed using Friedman’s test for repeated measures analysis of variance. Results Compared to baseline, there were improvements at 6 and 12 months in skin disease ( χ 2 (2) = 15.52, p = 0.00043), global disease ( χ 2 (2) = 8.14, p = 0.017) and muscle disease (CMAS χ 2 (2) = 17.02, p = 0.0002 and MMT χ 2 (2) = 10.56, p = 0.005) in infliximab patients. For patients who switched from infliximab to adalimumab, there was improvement in global disease activity ( χ 2 (2) = 6.73, p = 0.03), and trends towards improvement in CMAS, MMT8 and modified DAS. The median initial prednisolone dose was 6 [0–10] mg, and final was 2.5 [0–7.5] mg ( p < 0.0001). Fifty-four per cent of patients had a reduction in the number and/or size of calcinosis lesions. Twenty-five per cent switched their anti-TNF treatment from infliximab to adalimumab. 66.7%of the switches were to improve disease control, 26.7% due to adverse events and 6.6% due to patient preference. A total of 13.9 adverse reactions occurred in 100 patient-years, of which 5.7 were considered serious. Conclusion Reductions in muscle and skin disease, including calcinosis, were seen following treatment with infliximab and adalimumab.
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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 | 0,001 | 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 ».