Identifying and Quantifying the Role of Inflammation in Pain Reduction for Patients With Psoriatic Arthritis Treated With Tofacitinib: A Mediation Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pain is a multidimensional factor and core domain of psoriatic arthritis (PsA). This analysis aimed to quantify the role of potential inflammation-associated outcomes on pain reduction in patients with PsA receiving tofacitinib, using mediation modeling. METHODS: Pooled data were from two phase 3 studies (OPAL Broaden and OPAL Beyond) of patients with active PsA treated with tofacitinib 5 mg twice daily or placebo. Mediation modeling was utilized to quantify the indirect effects (via Itch Severity Item [ISI], C-reactive protein [CRP] levels, swollen joint count [SJC], Psoriasis Area and Severity Index [PASI], and enthesitis [using Leeds Enthesitis Index]) and direct effects (representing all other factors) of tofacitinib treatment on pain improvement. RESULTS: The initial model showed that tofacitinib treatment affects pain, primarily indirectly, via ISI, CRP, SJC, PASI, and enthesitis (overall 84.0%; P = 0.0009), with 16.0% (P = 0.5274) attributable to the direct effect. The model was respecified to exclude SJC and PASI. Analysis of the final model revealed that 29.5% (P = 0.0579) of tofacitinib treatment effect on pain was attributable to the direct effect, and 70.5% (P < 0.0001) was attributable to the indirect effect. ISI, CRP, and enthesitis mediated 37.4% (P = 0.0002), 15.3% (P = 0.0107), and 17.8% (P = 0.0157) of the tofacitinib treatment effect on pain, respectively. CONCLUSIONS: The majority of the effect of tofacitinib on pain was collectively mediated by itch, CRP, and enthesitis, with itch being the primary mediator of treatment effect. TRIAL REGISTRATION: NCT01877668, NCT01882439. GRAPHICAL PLS.
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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 | 0,042 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».