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Enregistrement W4288748676 · doi:10.1186/s12969-022-00719-1

Latent classes of early response trajectories to biologics initiation in juvenile idiopathic arthritis: an analysis of four trials

2022· article· en· W4288748676 sur OpenAlexaff
Lily Siok Hoon Lim, Shamsia Shobhan, Armend Lokku, Sarah Ringold, Eleanor Pullenayegum

Notice bibliographique

RevuePediatric Rheumatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutoimmune and Inflammatory Disorders Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of ManitobaChildren's Hospital Research Institute of Manitoba
Organismes subventionnairesDuke Clinical Research InstituteChildhood Arthritis and Rheumatology Research AllianceAmgenArthritis Foundation
Mots-clésMedicineJuvenileRheumatologyArthritisInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,565

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,278 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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