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Enregistrement W4223552761 · doi:10.1186/s13075-022-02724-x

The impact of tofacitinib on fatigue, sleep, and health-related quality of life in patients with rheumatoid arthritis: a post hoc analysis of data from Phase 3 trials

2022· article· en· W4223552761 sur OpenAlexaff
Susan J. Bartlett, Clifton O. Bingham, Ronald van Vollenhoven, Christopher W. Murray, David Gruben, David Gold, David Cella

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensPfizer (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésMedicineTofacitinibJanus kinase inhibitorInternal medicinePlaceboAdalimumabRheumatoid arthritisQuality of life (healthcare)PopulationPost-hoc analysisMinimal clinically important differencePhysical therapyClinical trialRheumatologyRandomized controlled trialAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fatigue, a common symptom of rheumatoid arthritis (RA), is detrimental to health-related quality of life (HRQoL). We evaluated the impact of tofacitinib on fatigue, sleep, and HRQoL and explored associations between fatigue, related patient-reported outcomes (PROs), and disease activity in RA patients. METHODS: This post hoc analysis pooled data from three Phase 3 studies of tofacitinib (ORAL Scan; ORAL Standard; ORAL Sync) in RA patients. Patients received tofacitinib 5 or 10 mg twice daily, placebo, or adalimumab (active control; ORAL Standard only, not powered for superiority) with conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs. Assessed through Month (M)12 were changes from baseline in disease activity, Functional Assessment of Chronic Illness Therapy-Fatigue (FACIT-F), Medical Outcomes Study Sleep scale (MOS-SS), and Short Form-36 Health Survey (SF-36) composite/domain scores, and proportions of patients reporting improvements from baseline in FACIT-F total and SF-36 domain scores ≥ minimum clinically important differences (MCIDs) or ≥ population normative values. Pearson correlations examined associations among PROs at M6. Treatment comparisons were exploratory, with p < 0.05 considered nominally significant. RESULTS: Generally, active treatment led to significant improvements from baseline in FACIT-F total, and MOS-SS and SF-36 composite/domain scores vs placebo, observed by M1 and maintained through M6 (last placebo-controlled time point). Through M6, more patients achieved improvements from baseline ≥ MCID and achieved scores ≥ population normative values in FACIT-F total and SF-36 domain scores with tofacitinib vs placebo. Through M12, some nominally significant improvements with tofacitinib vs adalimumab were observed. With active treatment at M6, FACIT-F scores were moderately (0.40-0.59) to highly (≥ 0.60) correlated with SF-36 composite/domain scores (particularly vitality), moderately correlated with most MOS-SS domain scores, and highly correlated with MOS-SS Sleep Problems Index I scores. Disease activity correlations were moderate with FACIT-F scores and low (0.20-0.39) to moderate with SF-36 general health domain/composite scores. CONCLUSION: Tofacitinib and adalimumab generally conferred significant, clinically meaningful improvements in fatigue, sleep, and HRQoL (including vitality) vs placebo through M6, with improvements maintained to M12. M6 correlations between FACIT-F, PROs of sleep, HRQoL, and disease activity underscore the interrelatedness of multiple PROs and disease activity in RA. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT00847613 (registered: February 19, 2009); NCT00853385 (registered: March 2, 2009); NCT00856544 (registered: March 5, 2009).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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