Biomarkers to predict risk of venous thromboembolism in patients with rheumatoid arthritis receiving tofacitinib or tumour necrosis factor inhibitors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In the ORAL (Oral Rheumatoid Arthritis triaL) Surveillance study of patients with rheumatoid arthritis aged ≥50 years with ≥1 additional cardiovascular risk factor, incidence of pulmonary embolism was higher with tofacitinib 10 mg two times per day than with tumour necrosis factor inhibitors (TNFi). This exploratory post hoc analysis examined whether biomarkers explained the associations of tofacitinib versus TNFi with venous thromboembolism (VTE). METHODS: ORAL Surveillance was a prospective, open-label, event-driven, non-inferiority, postauthorisation safety study. Patients were randomised 1:1:1 to receive tofacitinib 5 mg or 10 mg two times per day or a TNFi. For this analysis, 294 soluble, proteomic, genetic and antibody biomarkers (of which 79 had a known role in inflammation, coagulation, vascular biology or Janus kinase signalling) were quantified in serum collected at baseline, month 12 and study end. RESULTS: Overall, 4362 patients were randomised and treated. The exploratory biomarker data set included 285 patients (57 VTE cases; 228 matched controls). D-dimer was quantified in 3732 patients (54 VTE cases; 3678 controls). No biomarker demonstrated a clear mechanistic association with the increased risk of VTE for tofacitinib versus TNFi. Month 12 D-dimer levels were positively associated with risk of a subsequent VTE within the tofacitinib 5 mg and 10 mg two times per day arms. CONCLUSIONS: Overall, this post hoc analysis did not identify biomarkers that explained the increased VTE risk for tofacitinib versus TNFi. Individual VTE risk should be considered when making decisions about initiation or maintenance of tofacitinib treatment. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02092467; ClinicalTrials.gov.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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.
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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 découle