Tocilizumab in Behçet Disease: A Multicenter Study of 30 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate tocilizumab (TCZ) efficacy in patients with refractory Behçet disease (BD). Methods This is a multicenter study of 30 patients fulfilling the international criteria for BD and treated with TCZ at different European referral centers. The clinical response was evaluated at 6 months from TCZ initiation. Results Ninety percent of patients with BD were refractory or intolerant to anti–tumor necrosis factor (anti-TNF) agents. Overall, TCZ was effective in 25 (83%) patients with BD of whom 18 (60%) and 7 (23%) were complete and partial responders, respectively. The complete response was 67%, 60%, and 42% in patients with uveitis (18/30), neurological manifestations (5/30), and mucocutaneous and/or articular (7/30) manifestations, respectively. TCZ had a significant steroid-sparing effect allowing patients to decrease their median daily prednisone dose from 20 (IQR 10-40) mg/day to 9 (IQR 5-13) mg at 6 months (P< 0.001). The number of patients with BD needing concomitant disease-modifying antirheumatic drug therapy fell from 7 (23%) to 4 (13%) at 6 months. Mild to moderate side effects were observed in 6 (20%) patients, and 3 (10%) presented with serious adverse events (pneumonia, intestinal perforation, and septicemia) requiring therapy discontinuation in 2 cases. Conclusion TCZ seems to be an effective alternative to anti-TNF agents in treating BD-related uveitis and neurological manifestations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».