Benefits of Autoantibody Enrichment in Early Rheumatoid Arthritis: Analysis of Efficacy Outcomes in Four Pooled Abatacept Trials
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The efficacy of abatacept is enhanced in anti-citrullinated protein antibody (ACPA) and rheumatoid factor (RF)-positive versus -negative patients with rheumatoid arthritis (RA). Four early RA abatacept trials were analyzed to understand the differential impact of abatacept among patients with SeroPositive Early and Active RA (SPEAR) compared to non-SPEAR patients. METHODS: Pooled patient-level data from AGREE, AMPLE, AVERT, and AVERT-2 were analyzed. Patients were classified as SPEAR if they were ACPA +, RF +, disease duration < 1 year, and Disease Activity Score-28 (DAS28) C-reactive protein (CRP) ≥ 3.2 at baseline; non-SPEAR otherwise. Outcomes included: American College of Rheumatology (ACR) 20/50/70 at week 24; mean change from baseline to week 24 for DAS28 (CRP), Simple Disease Activity Index (SDAI), ACR core components; DAS28 (CRP) and SDAI remission. Adjusted regression analyses among abatacept-treated patients compared SPEAR and non-SPEAR patients, and in full trial population estimating how the efficacy of abatacept versus comparators [adalimumab + methotrexate, methotrexate] was modified by SPEAR status. RESULTS: The study included 1400 SPEAR and 673 non-SPEAR patients; most were female (79.35%), white (77.38%), and with a mean age 49.26 (SD 12.86) years old. Around half with non-SPEAR were RF + and three-quarters ACPA +. Stronger improvements from baseline to week 24 were observed in almost all outcomes for abatacept-treated SPEAR versus non-SPEAR patients or versus SPEAR patients treated with comparators. Larger improvements were observed for SPEAR patients among the abatacept-treated population, and more strongly improved efficacy among SPEAR patients for abatacept than comparators. CONCLUSIONS: This analysis, including large patient numbers of early-RA abatacept trials, confirmed beneficial treatment effects of abatacept in patients with SPEAR versus non-SPEAR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».