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Enregistrement W4213031527 · doi:10.1007/s13555-022-00690-5

Cumulative Clinical Benefits of Biologics in the Treatment of Patients with Moderate-to-Severe Psoriasis over 1 Year: a Network Meta-Analysis

2022· article· en· W4213031527 sur OpenAlexaff
Andrew Blauvelt, Melinda Gooderham, C.E.M. Griffiths, April W. Armstrong, Baojin Zhu, Russel Burge, Gaia Gallo, Jiaying Guo, Alyssa Garrelts, Mark Lebwohl

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesManchester Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care ResearchDermiraCastle BiosciencesGaldermaBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyOrtho DermatologicsSanofi GenzymeIncyteUCB PharmaSun PharmaRegeneron PharmaceuticalsCelgeneSanofiAmgenPfizer
Mots-clésPsoriasis Area and Severity IndexMedicinePsoriasisInternal medicinePlaceboClinical trialRandomized controlled trialIxekizumabGastroenterologyDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Both early clinical improvement and long-term maintenance of clinical efficacy of treatments matter to patients with psoriasis. We compared cumulative clinical benefits of treatment with biologics over 1 year based on the area under the curve (AUC) for Psoriasis Area and Severity Index (PASI) 100 and PASI 90 responses in patients with moderate-to-severe psoriasis using a network meta-analysis (NMA). METHODS: Published phase 3 randomized, placebo- or active-controlled clinical trial data for biologics approved for the treatment of moderate-to-severe psoriasis were obtained from a systematic literature review up to 30 September 2020. Eighteen clinical trials that included data from baseline to 48 or 52 weeks where AUC could be calculated were included. Data were compared using a fixed-effect model with a separate random-effect baseline model to account for effects of the placebo arm. Cumulative clinical benefit was estimated using the AUC for PASI 100 and PASI 90 responses (complete and almost-complete skin clearance, respectively). Normalized AUC was compared using Bayesian NMA. Cumulative days of response were calculated using normalized AUC and study duration. RESULTS: Interleukin (IL)-17 and IL-23 inhibitors demonstrated greater cumulative clinical benefits for both PASI 100 and PASI 90 versus IL-12/23 and tumor necrosis factor inhibitors. Over 52 weeks, cumulative days with PASI 100 were greatest with ixekizumab [158.7 (95% credible interval, 147.4, 170.0) days] followed by risankizumab [154.0 (144.9, 163.4) days]; PASI 90 days were greatest with risankizumab [249.3 (239.5, 259.2) days] followed by ixekizumab [238.8 (227.1, 250.8) days]. Both ixekizumab and risankizumab showed greater cumulative days with PASI 100 or PASI 90 responses versus secukinumab [117.9 (110.7, 125.2) and 215.5 (208.2, 223.1) days, respectively] and greater cumulative days with PASI 100 versus guselkumab [130.7 (120.5, 140.9) days]. CONCLUSION: For complete and almost-complete skin clearance, ixekizumab and risankizumab provided the greatest cumulative clinical benefits over 1 year.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,051
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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