Effectiveness of a Second Biologic After Failure of a Non–tumor Necrosis Factor Inhibitor As First Biologic in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In rheumatoid arthritis (RA), evidence regarding the effectiveness of a second biologic disease-modifying antirheumatic drug (bDMARD) in patients whose first-ever bDMARD was a non-tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) bDMARD is limited. The objective of this study was therefore to assess the outcome of a second bDMARD (non-TNFi: rituximab [RTX], abatacept [ABA], or tocilizumab [TCZ], separately; and TNFi) after failure of a non-TNFi bDMARD as first bDMARD. METHODS: We identified patients with RA from the 5 Nordic biologics registers who started treatment with a non-TNFi as first-ever bDMARD but switched to a second bDMARD. For the second bDMARD, we assessed drug survival (at 6 and 12 months) and primary response (at 6 months). RESULTS: We included 620 patients starting a second bDMARD (ABA 86, RTX 40, TCZ 67, and TNFi 427) following failure of a first non-TNFi bDMARD. At 6 and 12 months after start of their second bDMARD, approximately 70% and 60%, respectively, remained on treatment, and at 6 months, less than one-third of patients were still on their second bDMARD and had reached low disease activity or remission according to the Disease Activity Score in 28 joints. For those patients whose second bMDARD was a TNFi, the corresponding proportion was slightly higher (40%). CONCLUSION: The drug survival and primary response of a second bDMARD in patients with RA switching due to failure of a non-TNFi bDMARD as first bDMARD is modest. Some patients may benefit from TNFi when used after failure of a non-TNFi as first bDMARD.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».