Nintedanib in Patients With Autoimmune Disease–Related Progressive Fibrosing Interstitial Lung Diseases: Subgroup Analysis of the <scp>INBUILD</scp> Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the efficacy and safety of nintedanib in patients with fibrosing autoimmune disease-related interstitial lung diseases (ILDs) with a progressive phenotype. METHODS: The INBUILD trial enrolled patients with a fibrosing ILD other than idiopathic pulmonary fibrosis, with diffuse fibrosing lung disease of >10% extent on high-resolution computed tomography, forced vital capacity percent predicted (FVC%) ≥45%, and diffusing capacity of the lungs for carbon monoxide percent predicted ≥30% to <80%. Patients fulfilled protocol-defined criteria for progression of ILD within the 24 months before screening, despite management deemed appropriate in clinical practice. Subjects were randomized to receive nintedanib or placebo. We assessed the rate of decline in FVC (ml/year) and adverse events (AEs) over 52 weeks in the subgroup with autoimmune disease-related ILDs. RESULTS: Among 170 patients with autoimmune disease-related ILDs, the rate of decline in FVC over 52 weeks was -75.9 ml/year with nintedanib versus -178.6 ml/year with placebo (difference 102.7 ml/year [95% confidence interval 23.2, 182.2]; nominal P = 0.012). No heterogeneity was detected in the effect of nintedanib versus placebo across subgroups based on ILD diagnosis (P = 0.91). The most frequent AE was diarrhea, reported in 63.4% and 27.3% of subjects in the nintedanib and placebo groups, respectively. AEs led to permanent discontinuation of trial drug in 17.1% and 10.2% of subjects in the nintedanib and placebo groups, respectively. CONCLUSION: In the INBUILD trial, nintedanib slowed the rate of decline in FVC in patients with progressive fibrosing autoimmune disease-related ILDs, with AEs that were manageable for most patients.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».