Comparative effectiveness of guselkumab in psoriatic arthritis: updates to a systematic literature review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,059 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».