Prevention of disease flares by risk-adapted stratification of therapy withdrawal in juvenile idiopathic arthritis: results from the PREVENT-JIA trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate the ability of high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) and S100A12 to serve as predictive biomarkers of successful drug withdrawal in children with clinical remission of juvenile idiopathic arthritis (JIA). METHODS: This multicentre trial (PREVENT-JIA) enrolled 119 patients with JIA in clinical remission, and 100 patients reached the intervention phase in which the decision whether to continue or stop treatment was based on S100A12 and hsCRP levels. Patients were monitored for 12 months after stopping medication for flares of disease. Results were compared with withdrawal of therapy without biomarker-based stratification in patients from the German Biologika in der Kinderrheumatologie (BiKeR) pharmacovigilance registry. RESULTS: In the PREVENT-JIA group, 49 patients had a flare, and 45% of patients stopping medication showed flares within the following 12 months. All patients (n=8) continuing therapy due to permanently elevated S100A12/hsCRP at more than one visit flared during the observation phase. In the BiKeR control group, the total flare rate was 62%, with 60% flaring after stopping medication. The primary outcome, time from therapy withdrawal to first flare (cumulative flare rate after therapy withdrawal), showed a significant difference in favour of the PREVENT-JIA group (p=0.046; HR 0.62, 95% CI 0.38 to 0.99). As additional finding, patients in the PREVENT-JIA trial stopped therapy significantly earlier. CONCLUSION: Biomarker-guided strategies of therapy withdrawal are feasible in clinical practice. This study demonstrates that using predictive markers of subclinical inflammation is a promising tool in the decision-making process of therapy withdrawal, which translates into direct benefit for patients. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ISRCTN69963079.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 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 ».