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Enregistrement W3019770355 · doi:10.1093/rheumatology/keaa111.205

P210 Efficacy and safety of filgotinib for patients with RA with inadequate response to methotrexate: FINCH1 primary outcome results

2020· article· en· W3019770355 sur OpenAlexaffabout
David Walker, Bernard Combe, Alan J. Kivitiz, Yoshiya Tanaka, Désirée van der Heijde, F. Matzkies, Beatrix Bartók, Lie Ye, Ying Guo, Chantal Tasset, John S. Sundy, Neelufar Mozaffarian, Robert Landewé, Sang‐Cheol Bae, Edward Keystone, Peter Nash

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisInternal medicineClinical endpointAdverse effectAdalimumabMethotrexatePlaceboClinical trialGastroenterologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Filgotinib (FIL) is an oral, potent, selective Janus kinase 1 inhibitor that has shown good efficacy and was well tolerated for treatment of rheumatoid arthritis (RA). The objective of this study was to evaluate efficacy and safety of FIL treatment in patients with RA who have had an inadequate response to methotrexate (MTX). Methods This Phase 3, double-blind, active- and placebo (PBO)-controlled study randomised patients with active RA (3:3:2:3) to FIL 200mg, FIL 100mg, adalimumab [ADA] 40mg every 2 weeks, or PBO daily for up to 52 weeks; results through week 24 are presented. Patients also received background MTX. Primary efficacy endpoint was proportion of patients achieving ACR20 at week 12; additional clinical assessments included ACR50 and ACR70 and DAS28-CRP score ≤3.2 and <2.6, and patient-reported outcomes including HAQ-DI. Safety endpoints included adverse event types and rates. Logistic regression was used for superiority test of FIL vs PBO for ACR response and other binary endpoints, while mixed-effect model for repeated measures (MMRM) were used for continuous endpoints. Non-inferiority test of FIL to ADA (preserving >50% of ADA response) was performed for DAS28-CRP ≤3.2 and <2.6. Results Of 1,759 patients randomised, 1,755 received study drug: 475 FIL 200mg; 480 FIL 100mg; 325 ADA; and 475 PBO, of which 89.5%, 90.4%, 88.9%, and 81.3%, respectively, completed 24 weeks of study drug. 81.8% were female, mean (standard deviation [SD]) duration of RA was 7.8 (7.6) years, and mean (SD) DAS28-CRP was 5.7 (0.9). At week 12, significantly more patients in the FIL 200mg and 100mg arms achieved an ACR20 improvement vs PBO (Table 1). More patients receiving FIL achieved ACR50 and ACR70 improvements, DAS28-CRP scores ≤3.2 and <2.6 and reported improvements in HAQ-DI scores versus PBO (Table 1). Non-inferiority of FIL 200mg to ADA was met based on DAS28-CRP ≤3.2. The FIL safety profile was consistent with prior studies through Week 24. Conclusion FIL 200mg and 100mg led to significant improvement in signs and symptoms of RA, prevented radiographic progression, improved physical function compared to PBO, and was well-tolerated. Efficacy of FIL 200mg was non-inferior to ADA based on DAS28-CRP ≤3.2. Disclosures D. Walker: Other; Received support from Lilly, Pfizer, Novartis and Roche. B.G. Combe: Honoraria; Received honoraria from AbbVie, BMS, Gilead, Janssen, Eli Lilly and Co., MSD, Novartis, Pfizer, Roche-Chugai, Sanofi and UCB. A.J. Kivitiz: Consultancies; Consultant to AbbVie, Celgene, Horizon, Jansses, Merck, Novartis, Pfizer, UCB, Genzyme, Sanofi, Regeneron, SUN Pharma Advanced Research, Boehringer Ingelheim, Flexion and Novartis. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Novartis. Y. Tanaka: Honoraria; Honoraria from Daiichi-Sankyo, Astellas, Chugai, Eli Lilly ans Co., Pfizer, AbbVie, YL Biologics, BMS, Takeda, Misubishi-Tanabe, Novartis, Eisai, Janssen, Teijin. Grants/research support; Grant support from Asahi-Kasei, Mitsubishi-Tanabe, Chugai, Takeda, Sanofi, BMS, UCB, Daiichi-Sankyo, Eisai, Ono, Astellas, Eli Lilly, Pfizer, Abbvi and YL. D. van der Heijde: Corporate appointments; Director of Imaging Rheumatology bv. Consultancies; Consultant for consultant for AbbVie, Amgen, Astellas, AstraZeneca, BMS, Boehringer Ingelheim, Celgene, Daiichi, Eli Lilly, Galapagos, Gilead, Glaxo-Smith-Kline, Janssen, Merck, Novartis, Pfizer, Regeneron, Roche, Sanofi, Takeda, and UCB. F. Matzkies: Corporate appointments; Employee of Gilead Sciences, Inc. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Gilead Sciences, Inc. B. Bartok: Corporate appointments; Employee of Gilead Sciences, Inc. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Gilead Sciences, Inc. L. Ye: Corporate appointments; Employee of Gilead Sciences, Inc.. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Gilead Sciences, Inc. Y. Guo: Corporate appointments; Employee of Gilead Sciences, Inc. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Gilead Sciences, Inc. C. Tasset: Corporate appointments; Employee of Galapagos NV. J.S. Sundy: Corporate appointments; Employee of Gilead Sciences, Inc. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Gilead Sciences, Inc. N. Mozaffarian: Corporate appointments; Employee of Gilead Sciences, Inc. Shareholder/stock ownership; Shareholder of Gilead Sciences, Inc. R.B.M. Landewé: Consultancies; Consultant for AbbVie, AstraZeneca, BMS, Galapagos, Pfizer, Eli Lilly, Novartis, and UCB.. S. Bae: None. E.C. Keystone: Consultancies; Consultant for AbbVie, Amgen, AstraZeneca Pharma, Biotest, BMS Canada, Celltrion, Crescendo, Bioscience, F.Hoffman-La Roche Inc., Genentech, Janssen, Eli Lilly and Co., Merck, Pfizer,, PuraPharm, Sandoz, Sanofi-Aventis, Sanofi-Genzyme, Samsumg Bioepsis, and UCB. P. Nash: Consultancies; Consultant for AbbVie, BMS, Jansses, Pfizer, Roche, Lilly, Sanofi, MSD, Novartis, Celgene and Gilead.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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