Median time to pain improvement and the impact of baseline pain severity on pain response in patients with psoriatic arthritis treated with tofacitinib
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pain is a core domain of psoriatic arthritis (PsA). This post hoc analysis evaluated time to pain improvement and the impact of baseline pain severity on pain response in patients with PsA receiving tofacitinib. METHODS: Data from two trials (NCT01877668; NCT01882439) in patients receiving tofacitinib 5 mg twice daily, placebo switching to tofacitinib 5 mg twice daily at month 3 (placebo-to-tofacitinib) or adalimumab (NCT01877668 only) were included. Improvement in pain (≥30%/≥50% decrease from baseline in Visual Analogue Scale pain score) was assessed; median time to initial (first post-baseline visit)/continued (first two consecutive post-baseline visits) pain improvement was estimated (Kaplan-Meier) for all treatment arms. A parametric model was used to determine the relationship between baseline pain severity and time to pain response in patients receiving tofacitinib. RESULTS: At month 3, more patients experienced pain improvements with tofacitinib/adalimumab versus placebo. Median days (95% CI) to initial/continued pain improvements of ≥30% and ≥50%, respectively, were 55 (29-57)/60 (57-85) and 85 (57-92)/171 (90-not estimable (NE)) for tofacitinib, versus 106 (64-115)/126 (113-173) and 169 (120-189)/NE (247-NE) for placebo-to-tofacitinib. Pain improvements were also experienced more quickly for adalimumab versus placebo. Predicted time to ≥30%/≥50% pain improvement was shorter in patients with higher baseline pain versus lower baseline pain (tofacitinib arm only). CONCLUSIONS: In patients with PsA, pain improvements were experienced by more patients, and more rapidly, with tofacitinib and adalimumab versus placebo. In those receiving tofacitinib, higher baseline pain was associated with faster pain improvements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».