Dosing Variation at Initiation of Adalimumab and Etanercept and Clinical Outcomes in Juvenile Idiopathic Arthritis: A Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance Registry Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the dose-response relationship of tumor necrosis factor (TNF) inhibition in the treatment of juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: Participants of the Childhood Arthritis and Rheumatology Research Alliance Registry were eligible for inclusion in the analyses if they started TNF inhibition treatment for JIA. The primary treatment response was determined 3 to 7 months after the start of treatment, based on the JIA American College of Rheumatology Pediatric criteria for improvement, clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score, and persistence of treatment after 6 months. Subsequently, pooled logistic regression models were performed to include long-term follow-up data. The models were adjusted for risk factors associated with poor treatment response. Dosing was expressed by body weight, body surface area, ideal body weight, fat free mass, and lean body mass. RESULTS: Participants treated with adalimumab (n = 328) and etanercept (n = 437) were included in the analyses (median dose 0.82 mg/kg body weight [interquartile range (IQR) 0.66-1.04] and 0.83 mg/kg body weight [IQR 0.75-0.95], respectively). The majority of analyses did not show a relationship between dose and outcome. Where associations were found, results were conflicting. Alternative dosing characteristics based on ideal body weight, fat free mass, and lean body mass did not result in stronger or more consistent associations. CONCLUSION: This study was not able to confirm our hypothesis that increased dosing of TNF inhibitors results in improved treatment outcomes. Although adjustment was performed for risk factors of impaired treatment response, residual confounding by indication likely explains the negative associations found in this study.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».