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Enregistrement W4311621329 · doi:10.1136/ard-2022-222543

Malignancy risk with tofacitinib versus TNF inhibitors in rheumatoid arthritis: results from the open-label, randomised controlled ORAL Surveillance trial

2022· article· en· W4311621329 sur OpenAlexfundno aff
Jeffrey R. Curtis, Kunihiro Yamaoka, Yi‐Hsing Chen, Deepak L. Bhatt, Levent M Gunay, Naonobu Sugiyama, Carol A. Connell, Cunshan Wang, Joseph Wu, Sujatha Menon, Ivana Vranić, Juan J. Gómez‐Reino

Notice bibliographique

RevueAnnals of the Rheumatic Diseases · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEli Lilly JapanGenentechIdorsia PharmaceuticalsTeijin PharmaTaichung Veterans General HospitalAssistance publique-Hôpitaux de ParisChugai PharmaceuticalNational Yang-Ming UniversityDuke Clinical Research InstituteAstellas PharmaEisaiMitsubishi Tanabe Pharma CorporationMedicines CompanyRegado BiosciencesSt. Jude MedicalNippon ShinyakuAstraZenecaAmarin CorporationIronwood Pharmaceuticals, IncorporatedNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsBrigham and Women's HospitalBoston VA Research InstituteBoston Scientific CorporationBelvoir Media GroupBoehringer Ingelheim JapanNovo NordiskMyoKardiaDaiichi Sankyo EuropeGilead SciencesBristol-Myers SquibbCleveland ClinicActelion PharmaceuticalsMinistry of Science and Technology, TaiwanModernaPfizerBiogenHLS TherapeuticsGlaxoSmithKlineCSL BehringEli Lilly and CompanyAmgenSanofiAmerican Heart Association
Mots-clésMedicineTofacitinibRheumatoid arthritisOpen labelMalignancyInternal medicineDermatologyRandomized controlled trialTNF inhibitorClinical trialArthritisOncologyAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate malignancies and their associations with baseline risk factors and cardiovascular risk scores with tofacitinib versus tumour necrosis factor inhibitors (TNFi) in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: In an open-label, randomised controlled trial (ORAL Surveillance; NCT02092467), 4362 patients with RA aged ≥50 years with ≥1 additional cardiovascular risk factor received tofacitinib 5 (N=1455) or 10 mg two times per day (N=1456) or TNFi (N=1451). Incidence rates (IRs; patients with first events/100 patient-years) and HRs were calculated for adjudicated malignancies excluding non-melanoma skin cancer (NMSC), NMSC and subtypes. Post hoc analyses for malignancies excluding NMSC, lung cancer and NMSC included risk factors identified via simple/multivariable Cox models and IRs/HRs categorised by baseline risk factors, history of atherosclerotic cardiovascular disease (HxASCVD) and cardiovascular risk scores. RESULTS: IRs for malignancies excluding NMSC and NMSC were higher with tofacitinib (combined and individual doses) versus TNFi. Risk of lung cancer (most common subtype with tofacitinib) was higher with tofacitinib 10 mg two times per day versus TNFi. In the overall study population, the risk of malignancies excluding NMSC was similar between both tofacitinib doses and TNFi until month 18 and diverged from month 18 onwards (HR (95% CIs) for combined tofacitinib doses: 0.93 (0.53 to 1.62) from baseline to month 18 vs 1.93 (1.22 to 3.06) from month 18 onwards, interaction p=0.0469). Cox analyses identified baseline risk factors across treatment groups for malignancies excluding NMSC, lung cancer and NMSC; interaction analyses generally did not show statistical evidence of interaction between treatment groups and risk factors. HxASCVD or increasing cardiovascular risk scores were associated with higher malignancy IRs across treatments. CONCLUSIONS: Risk of malignancies was increased with tofacitinib versus TNFi, and incidence was highest in patients with HxASCVD or increasing cardiovascular risk. This may be due to shared risk factors for cardiovascular risk and cancer. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: NCT02092467, NCT01262118, NCT01484561, NCT00147498, NCT00413660, NCT00550446, NCT00603512, NCT00687193, NCT01164579, NCT00976599, NCT01059864, NCT01359150, NCT02147587, NCT00960440, NCT00847613, NCT00814307, NCT00856544, NCT00853385, NCT01039688, NCT02281552, NCT02187055, NCT02831855, NCT00413699, NCT00661661.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations160
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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