Comparative effectiveness of guselkumab in psoriatic arthritis: results from systematic literature review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The efficacy of the novel interleukin (IL)-23p19 inhibitor guselkumab for psoriatic arthritis (PsA) has recently been demonstrated in two phase 3 trials (DISCOVER-1 & -2) but has not been evaluated vs other targeted therapies for PsA. The objective was to compare guselkumab to targeted therapies for PsA for safety and joint and skin efficacy through network meta-analysis (NMA). METHODS: A systematic literature review was conducted in January 2020 to identify randomized controlled trials. Bayesian NMAs were performed to compare treatments on American College of Rheumatology (ACR) 20/50/70 response, mean change from baseline in van der Heijde-Sharp (vdH-S) score, Psoriasis Area Severity Index (PASI) 75/90/100 response, adverse events (AEs) and serious adverse events (SAEs). RESULTS: Twenty-six phase 3 studies evaluating 13 targeted therapies for PsA were included. For ACR 20 response, guselkumab 100 mg every 8 weeks (Q8W) was comparable to IL-17A inhibitors and subcutaneous tumor necrosis factor (TNF) inhibitors. Similar findings were observed for ACR 50 and 70. For vdH-S score, guselkumab Q8W was comparable to other agents except intravenous TNF therapies. Results for PASI 75 and PASI 90 response suggested guselkumab Q8W was better than most other agents. For PASI 100, guselkumab Q8W was comparable to other active agents. For AEs and SAEs, guselkumab Q8W ranked highly but comparative conclusions were uncertain. Similar results were observed for all outcomes for guselkumab 100 mg every four weeks. CONCLUSIONS: In this NMA, guselkumab demonstrated favorable arthritis efficacy comparable to IL-17A and subcutaneous TNF inhibitors while offering better PASI response relative to many other treatments.
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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 | 0,028 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».