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Enregistrement W4295681724 · doi:10.1093/rheumatology/keac500

Comparative effectiveness of guselkumab in psoriatic arthritis: updates to a systematic literature review and network meta-analysis

2022· review· en· W4295681724 sur OpenAlexaff
Philip J. Mease, Iain B. McInnes, Lai‐Shan Tam, Raji Rajalingam, Steve Peterson, Fareen Hassan, Soumya D. Chakravarty, Christine Contré, Alison Armstrong, Wolf‐­Henning Boehncke, Christopher T. Ritchlin

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensEVERSANA (Canada)
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsJanssen Research and Development
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisMeta-analysisDermatologySystematic reviewArthritisMEDLINEPsoriasisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The IL-23 p19-subunit inhibitor guselkumab has been previously compared with other targeted therapies for PsA through network meta-analysis (NMA). The objective of this NMA update was to include new guselkumab COSMOS trial data, and two key comparators: the IL-23 inhibitor risankizumab and the Janus kinase (JAK) inhibitor upadacitinib. MATERIAL AND METHODS: A systematic literature review was conducted to identify randomized controlled trials up to February 2021. A hand-search identified newer agents up to July 2021. Bayesian NMAs were performed to compare treatments on ACR response, Psoriasis Area and Severity Index (PASI) response, modified van der Heijde-Sharp (vdH-S) score, and serious adverse events (SAEs). RESULTS: For ACR 20, guselkumab 100 mg every 8 weeks (Q8W) and every 4 weeks (Q4W) were comparable (i.e. overlap in credible intervals) to most other agents, including risankizumab, upadacitinib, subcutaneous TNF inhibitors and most IL-17A inhibitors. For PASI 90, guselkumab Q8W and Q4W were better than multiple agents, including subcutaneous TNF and JAK inhibitors. For vdH-S, guselkumab Q8W was similar to risankizumab, while guselkumab Q4W was better; both doses were comparable to most other agents. Most agents had comparable SAEs. CONCLUSIONS: Guselkumab demonstrates better skin efficacy than most other targeted PsA therapies, including upadacitinib. For vdH-S, both guselkumab doses are comparable to most treatments, with both doses ranking higher than most, including upadacitinib and risankizumab. Both guselkumab doses demonstrate comparable ACR responses to most other agents, including upadacitinib and risankizumab, and rank favourably in the network for SAEs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,059
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,122
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0590,122
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,036
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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