Relapse Risk and Safety of Long-Term Tocilizumab Use Among Patients With Giant Cell Arteritis: A Single-Enterprise Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the safety and efficacy of tocilizumab (TCZ) in giant cell arteritis (GCA) in a large North American cohort. METHODS: Patients with GCA treated with TCZ between January 1, 2010, and May 15, 2020, were retrospectively identified. Kaplan-Meier methods were used to estimate time to TCZ discontinuation and time to first relapse after TCZ discontinuation. Poisson regression models were used to compare annualized relapse rates before, during, and after TCZ use. Age- and sex-adjusted risk factors associated with relapse on and off TCZ and development of adverse events of significant interest (AESIs) were examined using Cox models. RESULTS: < 0.001) but increased to 0.64 relapses/person-year after TCZ discontinuation. Fifty-two patients stopped TCZ after a median of 16.8 months; 27 relapsed after discontinuation (median: 8.4 months; 58% relapsed within 12 months). Only 14.9% of patients stopped TCZ because of AESIs. Neither dose/route of TCZ, presence of large-vessel vasculitis, nor duration of TCZ therapy prior to discontinuation predicted relapse after TCZ stop. CONCLUSION: TCZ is well tolerated in GCA, with low rates of discontinuation for AESIs. However, relapse occurred in > 50% despite median treatment > 12 months. Since the duration of TCZ prior to discontinuation did not significantly affect subsequent risk of GCA recurrence, further research is needed to determine the optimal duration of therapy.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».