Adverse events of special interest in clinical trials of rheumatoid arthritis, psoriatic arthritis, ulcerative colitis and psoriasis with 37 066 patient-years of tofacitinib exposure
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To analyse adverse events (AEs) of special interest across tofacitinib clinical programmes in rheumatoid arthritis (RA), psoriatic arthritis (PsA), ulcerative colitis (UC) and psoriasis (PsO), and to determine whether the incidence rates (IRs; unique patients with events per 100 patient-years) of these events are consistent across diseases. METHODS: The analysis included data from patients exposed to ≥1 dose of tofacitinib in phase 1, 2, 3 or 3b/4 clinical trials and long-term extension (LTE) studies (38 trials) in RA (23 trials), PsA (3 trials), UC (5 trials) and PsO (7 trials). All studies were completed by or before July 2019, except for one ongoing UC LTE study (data cut-off May 2019). IRs were obtained for AEs of special interest. RESULTS: 13 567 patients were included in the analysis (RA: n=7964; PsA: n=783; UC: n=1157; PsO: n=3663), representing 37 066 patient-years of exposure. Maximum duration of exposure was 10.5 years (RA). AEs within the 'infections and infestations' System Organ Class were the most common in all diseases. Among AEs of special interest, IRs were highest for herpes zoster (non-serious and serious; 3.6, 1.8, 3.5 and 2.4 for RA, PsA, UC and PsO, respectively) and serious infections (2.5, 1.2, 1.7 and 1.3 for RA, PsA, UC and PsO, respectively). Age-adjusted and sex-adjusted mortality ratios (weighted for country) were ≤0.2 across cohorts. CONCLUSIONS: The tofacitinib safety profile in this analysis was generally consistent across diseases and with longer term follow-up compared with previous analyses.
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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 | 0,027 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».