Latent classes of early response trajectories to biologics initiation in juvenile idiopathic arthritis: an analysis of four trials
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: 1) To delineate latent classes of treatment response to biologics in juvenile idiopathic arthritis (JIA) patients in the first 16 weeks after initiation. 2) To identify predictors of early disease response. METHODS: The study population was drawn from four biologics trials in polyarticular course JIA: Etanercept 2000, Abatacept 2008, TRial of Early Aggressive Therapy (TREAT) 2012 and Tocilizumab 2014. The outcome was active joint counts (AJC). Semiparametric latent class trajectory analysis was applied to identify latent classes of response to treatment; AJC was transformed for this modelling. We tested baseline disease and treatment characteristics for their abilities to predict class membership of response. RESULTS: There were 480 participants, 74% females. At baseline, 26% were rheumatoid factor positive. 67% were on methotrexate at enrollment. Three latent class solution provided the best fit. Baseline AJC was the sole best predictor of class membership. Participants classified by their highest membership probabilities into high baseline AJC (> 30) and slow response (26.5%), low baseline AJC (< 10), early and sustained response (29.7%), and moderate baseline AJC progressive response (43.8%). Participants were classified into the latent classes with a mean class membership posterior probability of 0.97. Those on methotrexate at baseline were less likely to belong to high baseline AJC class. CONCLUSIONS: Three latent classes of responses were detectable in the first 16 weeks of biologics therapy. Those with the highest baseline AJC demonstrated very slow response in this window and were less likely to be on concomitant methotrexate. TRIALS REGISTRATION: TREAT 2012 (NCT NCT00443430 ) (Wallace et. al, Arthritis Rheum 64:2012-21, 2012), tocilizumab trial 2014 ( NCT00988221 ), abatacept trial 2008 ( NCT00095173 ). Etanercept 2000 from Amgen does not have a trial registration number.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».