Real‐world, long‐term treatment patterns of commonly used biologics in Canadian patients with moderate‐to‐severe chronic plaque psoriasis
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Real-world and long-term data on biologic treatment changes - including switching, discontinuation, dose escalation, and interval change (both increasing and decreasing) - are required to understand treatment patterns for psoriasis (PsO) in Canada. The study objectives were to evaluate the time to first biologic treatment change and to document these changes in Canadian patients with moderate-to-severe chronic plaque PsO. Charts from 13 Canadian sites were queried retrospectively (2005-2019); a period covering all biologic classes commonly used for PsO in Canada. Included were patients diagnosed with, and currently using biologics for, moderate-to-severe chronic plaque PsO. Time to first treatment change, nature of treatment change, number of lines of treatment, proportion of patients on each drug, and drug survival were collected. Based on 1149 medical charts, adalimumab had the longest time to first treatment change (49.3 months; 95% confidence interval, 37.4-67.4). Approximately half of the patients had a treatment change, and nearly 75% of these changes were either an interval change or a biologic switch. Lack of efficacy was the most prevalent primary reason for biologic switch (67.3%), whereas 6.7% of patients switched due to adverse events. Drug survival for etanercept and infliximab was approximately twice as long for patients who had dose optimization (i.e., dose escalation or interval change) than patients without dose optimization. The survival curve of adalimumab was similar to the one of ustekinumab after 48 months of treatment, showing approximately 60% of patients remaining on treatment after 132 months, with or without dose optimization. Assessing treatment patterns of all commonly used biologics for moderate-to-severe chronic plaque PsO in Canada between 2005 and 2019 showed that approximately half of the patients required a treatment change (mainly interval change or biologic switch) while the other half remained on treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle