MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4379796847 · doi:10.1136/annrheumdis-2023-eular.4376

POS1548 ENTHESITIS OUTCOMES IN PATIENTS WITH PSORIATIC ARTHRITIS INITIATING A TUMOUR NECROSIS FACTOR INHIBITOR IN A REAL-WORLD SETTING: DATA FROM THE EuroSpA COLLABORATION NETWORK

2023· article· en· W4379796847 sur OpenAlexaboutno aff
Ashish Jacob Mathew, Lykke Midtbøll Ørnbjerg, Mogens Theisen Pedersen, Stylianos Georgiadis, Bente Glintborg, Anne Gitte Loft, M. J. Nissen, B. Moeller, António Manuel Rodrigues, Fernando Pimentel‐Santos, Žiga Rotar, Matija Tomšič, Heikki Relas, Ritva Peltomaa, Björn Guðbjörnsson, Þorvarður Jón Löve, Sinem Burcu Kocaer, Aydan Köken Avşar, Merete Lund Hetland, Mikkel Østergaard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPfizer
Mots-clésEnthesitisMedicineEnthesisPsoriatic arthritisAnkylosing spondylitisDactylitisInternal medicineArthritisPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Enthesitis in patients with psoriatic arthritis (PsA) can be a therapeutic challenge. Objectives To explore the impact of tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) on enthesitis in patients with PsA in the EuroSpA collaboration network [1]. Methods Prospectively collected data from biologic-naïve PsA patients ≥18 years at diagnosis, who initiated a TNFi between 2010-2020 and had available baseline data on enthesitis (defined as tenderness at any enthesis included in the Maastricht Ankylosing Spondylitis Enthesitis Score (MASES, mainly axial entheses) and/or Spondyloarthritis Research Consortium of Canada score (SPARCC, peripheral entheses) were pooled from European countries in the EuroSpA collaboration. Changes from baseline to follow-up (6-24 months) in enthesitis scores were calculated both for the first (TNFi-1) and second TNFi (TNFi-2), as were the percentage of sites with complete resolution of enthesitis. Results Demographics and clinical variables of the 723 patients who had a baseline evaluation by MASES (N=549) and/or SPARCC (N=358) are detailed in Table 1. Of these, 192 (35%) and 239 (66.8%) had enthesitis by MASES (3.1±2.4, mean±standard deviation) and SPARCC (3.9±3.4) scores, respectively. The patterns of involvement are shown in Figure 1. MASES/SPARCC baseline and follow-up scores for TNFi-1 were available for 93/85 patients, respectively. Corresponding values were 27/38 patients for TNFi-2. Following TNFi-1, 58 (62.4%) patients (MASES) and 43 (50.9%) patients (SPARCC) achieved complete resolution of enthesitis. These proportions were lower following TNFi-2. SPARCC sites observed an overall lower site-specific enthesitis resolution as compared to MASES sites (61.1% vs 76.2% for TNFi-1). Conclusion Real-life registry data on enthesitis from several European countries are presented. Enthesitis resolution was observed in a substantial proportion of patients with PsA following TNFi-1. Reference [1]Brahe CH, Ørnbjerg LM, Jacobsson L, et al. Retention and response rates in 14261 PsA patients starting TNF-inhibitor treatment – results from 12 countries in EuroSpA. Rheumatology (Oxford) 2020;59:1640-50 Acknowledgements Novartis Pharma AG for supporting the EuroSpA collaboration. Disclosure of Interests Ashish Jacob Mathew Speakers bureau: Novartis, IPCA Laboratories, CIPLA, Grant/research support from: Novartis, IPCA Laboratories, Lykke Midtbøll Ørnbjerg Speakers bureau: Abbvie, Eli-Lilly, Sandoz, Novartis, Egis, UCB, Consultant of: Abbvie, Eli-Lilly, Sandoz, Novartis, Egis, UCB, Grant/research support from: Novartis, Jakub Zavada, Mads Pedersen: None declared, Stylianos Georgiadis: None declared, Bente Glintborg Grant/research support from: Pfizer, Abbvie, BMS, Anne Gitte Loft Speakers bureau: Abbvie, Janssen, Lilly, MSD, Novartis, Pfizer, Roche, UCB, Grant/research support from: Novartis, Michael J. Nissen Speakers bureau: AbbVie, Eli Lilly, Janssens, Novartis, Pfizer, Burkhard Moeller Speakers bureau: Eli-Lilly, Janssen, Novartis, Pfizer, Grant/research support from: Amgen, Ana Maria Rodrigues Speakers bureau: Abbvie and Amgen, Grant/research support from: Novartis, Pfizer and Amgen, Fernando M Pimentel-Santos Speakers bureau: Abbvie, UCB, Janssen, Novartis, MSD, Tecnimed, Eli Lilly, Pfizer, Grant/research support from: Abbvie, Novartis and Janssen, Ziga Rotar Speakers bureau: Abbvie, Novartis, MSD, Medis, Biogen, Eli Lilly, Pfizer, Sanofi, Lek, Janssen, Consultant of: Abbvie, Novartis, MSD, Medis, Biogen, Eli Lilly, Pfizer, Sanofi, Lek, Janssen, Matija Tomšič Speakers bureau: Abbvie, Amgen, Biogen, Eli Lilly, Janssen, Medis, MSD, Novartis, Pfizer, Sanofi, Sandoz, Lek, Heikki Relas Speakers bureau: Abbvie, Celgene, Pfizer, UCB and Viatris, Ritva Peltomaa Speakers bureau: UCB, Lilly, Celtrion, Boehringer Ingelheim, Abbvie, Janssen, Consultant of: Janssen, UCB, Boehringer Ingelheim, Lilly, Sanofi, Björn Gudbjornsson Speakers bureau: Novartis and Nordic Pharma, Thorvardur Jon Löve Speakers bureau: Abbvie, Celgene, Sinem Burcu Kocaer: None declared, Aydan Köken Avşar: None declared, Merete Lund Hetland Speakers bureau: Pfizer, Medac, Sandoz, Grant/research support from: AbbVie, Biogen, BMS, Celltrion, Eli Lilly, Janssen Biologics B.V, Lundbeck Fonden, MSD, Medac, Pfizer, Roche, Samsung Biopies, Sandoz, Novartis, Mikkel Østergaard Speakers bureau: Abbvie, BMS, Boehringer-Ingelheim, Celgene, Eli-Lilly, Hospira, Janssen, Merck, Novartis, Novo, Orion, Pfizer, Regeneron, Roche, Sandoz, Sanofi, UCB, Consultant of: Abbvie, Amgen, Biogen, Eli Lilly, Janssen, Medis, MSD, Novartis, Pfizer, Sanofi, Sandoz, Lek.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,257 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSpondyloarthritis Studies and Treatments→Travaux en français237 207→