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Enregistrement W3139191975 · doi:10.1186/s13075-021-02474-2

Relationships between psoriatic arthritis composite measures of disease activity with patient-reported outcomes in phase 3 studies of tofacitinib

2021· article· en· W3139191975 sur OpenAlexaff
Laura C. Coates, Andrew G. Bushmakin, Oliver FitzGerald, Dafna D. Gladman, Lara Fallon, Joseph C. Cappelleri, Ming‐Ann Hsu, Philip Helliwell

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensPfizer (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchPfizer
Mots-clésMedicineVisual analogue scalePsoriatic arthritisTofacitinibQuality of life (healthcare)Physical therapyRheumatoid arthritisArthritisRheumatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In psoriatic arthritis (PsA), further understanding of the relationships between clinical measures and patient-reported outcomes (PROs) is needed. This post hoc analysis evaluated associations between minimal disease activity (MDA) as a continuous outcome (termed ScoreMDA) or Psoriatic Arthritis Disease Activity Score (PASDAS) with selected PROs not included in the composite measures. METHODS: Data from two phase 3 studies of tofacitinib in PsA (OPAL Broaden [NCT01877668; N = 422]; OPAL Beyond [NCT01882439; N = 394]) were included. MDA (binary outcome) was defined as meeting ≥5/7 criteria. For ScoreMDA, each criterion was assigned a value (1 = true; 0 = false; score range, 0-7; scores ≥5 indicated MDA). For PASDAS (score range, 0-10), higher scores indicated worse disease activity. PROs analyzed included Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F), Patient's Assessment of Arthritis Pain visual analog scale (Pain VAS), and EuroQoL-Five Dimensions-Three Level Health Questionnaire visual analog scale (EQ-5D-3L VAS) and utility index. Relationships were evaluated using repeated measures regression models. RESULTS: Similar, approximately linear relationships were confirmed between PASDAS or ScoreMDA and PROs in both studies. In OPAL Broaden and OPAL Beyond, a one-point difference in PASDAS was associated with clinically relevant differences in PROs, including EQ-5D-3L VAS (- 6.7 mm, - 6.9 mm), Pain VAS (9.9 mm, 10.7 mm), and FACIT-F (- 2.8, - 3.3). A one-point difference in ScoreMDA was associated with clinically relevant differences in PROs, including EQ-5D-3L VAS (5.0 mm, 5.5 mm) and FACIT-F (1.9, 2.7) in OPAL Broaden and OPAL Beyond, respectively. CONCLUSIONS: Linear associations between PASDAS or ScoreMDA and PROs provide interpretable and quantifiable metrics between composite clinical measures and PROs, highlighting the importance of these measures in understanding the relevance of treat-to-target goals in PsA. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT01877668 . Registered on June 12, 2013. ClinicalTrials.gov, NCT01882439 . Registered on June 18, 2013.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,090
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0900,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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