Anti-interleukin 6 Therapy Effect for Refractory Joint and Skin Involvement in Systemic Sclerosis: A Real-world, Single-center Experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the efficacy and safety of interleukin-6 inhibition by tocilizumab (TCZ) in difficult-to-treat, real-world patients with systemic sclerosis (SSc). METHODS: Twenty-one patients (20 women; 16 diffuse cutaneous SSc; mean age: 52 ± 10 yrs; 10 with early disease [< 5 yrs]; and 11 with long-standing disease [mean disease duration 6.4 ± 3.7 yrs]) with active joint and/or skin involvement refractory to corticosteroids (n = 21), methotrexate (n = 19), cyclophosphamide (n = 10), mycophenolate mofetil (n = 7), rituximab (n = 1), leflunomide (n = 2), hydroxychloroquine (n = 2), and hematopoietic stem cell transplantation (n = 2), who received weekly TCZ (162 mg subcutaneously) in an academic center, were monitored prospectively. Changes in modified Rodnan skin score (mRSS), Disease Activity Score in 28 joints (DAS28), lung function tests (LFTs), and patient-reported outcomes (PROs) were analyzed after 1 year of treatment and at end of follow-up. RESULTS: < 0.001); LFT stabilization was observed in 16/20 patients. During the second year, 3 patients discontinued TCZ (cytomegalovirus infection in 1, inefficacy in 2) and 1 died. Beneficial effects were sustained in all 16 patients at end of follow-up (2.2 ± 1.1 yrs), except LFT deterioration in 3 patients. Apart from recurrent digital ulcer infection in 3 patients, TCZ was well tolerated. CONCLUSION: TCZ was effective in refractory joint and skin involvement regardless of SSc disease duration or subtype. Long-term retention rates and disease stabilization for most real-world patients suggest that TCZ might be a valuable choice for difficult-to-treat SSc.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».