Maintenance of Patient-Reported Outcomes in Baricitinib-Treated Patients with Moderate-to-Severe Active Rheumatoid Arthritis: Post Hoc Analyses from Two Phase 3 Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Baricitinib has been shown to improve patient-reported outcomes (PROs) in patients with rheumatoid arthritis (RA) who are inadequate responders (IR) to conventional synthetic and biologic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARDs and bDMARDs, respectively). We assessed the ability of baricitinib 2-mg to maintain minimal clinically important differences (MCIDs) in PROs until week 24 among week 4 and 12 responders. METHODS: Data were from two phase 3 trials, RA-BUILD (NCT01721057; csDMARD-IR patients) and RA-BEACON (NCT01721044; bDMARD-IR patients). PROs included Pain Visual Analogue Scale, Health Assessment Questionnaire-Disability Index, Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue, Short-Form 36 Physical Component Score, and Patient's Global Assessment of Disease Activity. Outcomes were evaluated by proportions of patients achieving MCID improvements, number needed to treat (NNT) at weeks 4, 12, and 24, proportions of patients maintaining MCID responses at week 24 among week 4 or 12 responders, and median time to achieve substantial response with baricitinib 2-mg versus placebo. RESULTS: A higher proportion of baricitinib-treated patients achieved MCID improvements, with NNTs ranging from 5 to 8 for baricitinib 2-mg versus placebo at week 24. Generally, early MCID responses in PROs at weeks 4 or 12 were better maintained through week 24 in RA patients treated with baricitinib 2-mg versus placebo. Patients treated with baricitinib 2-mg also achieved substantial PRO responses or normative values more quickly than placebo. CONCLUSIONS: These results suggest baricitinib-treated patients with RA achieving MCID improvement in PROs at weeks 4 and 12 maintained those improvements over time and that substantial PRO responses were achieved quickly.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,001 | 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 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 ».