Abatacept in difficult-to-treat juvenile idiopathic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Jasmin B Kuemmerle-Deschner1, SM Benseler21Pediatric Rheumatology Clinics, Dept of Pediatrics, University Hospital Tübingen, Germany; 2Dept of Pediatric Rheumatology, The Hospital for Sick Children, Toronto, CanadaAbstract: Juvenile idiopathic arthritis (JIA) is the most common chronic rheumatic disease in children and an important cause of short-term and long-term disability. Gene changes in the immune system can predispose to JIA and regulation of the immune system is crucial in the pathogenesis. The goal of therapy is complete disease control using disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDS). Activated T-cells may play a role in the immunopathology of JIA. Therefore, targeting T-cell activation is a rational approach for the treatment of JIA. Abatacept (ABA), a selective co-stimulation modulator, has been shown to be effective in treating all JIA subtypes and is generally safe and well tolerated in JIA. Neutralizing antibodies were found in 6/9 (67%) of seropositive patients, but anti-ABA antibodies did not appear to be associated with disease flare, serious adverse events, acute infusional adverse events, hypersensitivity, autoimmune disorders, or low ABA serum concentrations. Anti-ABA antibodies were more frequent when ABA concentrations were below therapeutic levels. Although information on ABA in JIA is still limited, available data suggest a potential role in difficult to treat JIA patients previously treated with other biologic agents and for non-responders to TNF-blockade.Keywords: abatacept, juvenile idiopathic arthritis (JIA), biologics
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».