The Effectiveness of Risankizumab Following Guselkumab Failure in Moderate-to-Severe Psoriasis Patients: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease with a strong genetic predisposition and autoimmune component that is often treated with immunomodulators such as biologic therapy. Guselkumab is a biologic treatment option that selectively targets the p19 subunit of interleukin (IL)-23; risankizumab is a more recently developed monoclonal antibody of the same class that targets IL-23p19. There is limited research around effective treatment response with intra class switching within IL-23-targeted therapies for the treatment of moderate-to-severe plaque psoriasis. OBJECTIVES: The purpose is to assess patient response to risankizumab after guselkumab failure for the treatment of plaque psoriasis. METHODS: A retrospective chart review was conducted for 13 patients meeting inclusion criteria. Physical examination findings were converted to a 5-point static physicians' global assessment (sPGA) score. Baseline, 4-month, and 12-month sPGA scores were assigned from visits immediately prior to and during their course of risankizumab treatment. sPGA scores were analyzed to compare changes between baseline and 4 months and 12 months of therapy. RESULTS: Patients treated with risankizumab had lower sPGA scores after both 4 and 12 months compared to their baseline sPGA score. 46% of patients met the primary outcome of an sPGA score of 0 or 1 at 4 months of risankizumab, increasing to 90% of patients at 12 months. CONCLUSIONS: Our findings reflect an improvement in sPGA scores when patients are treated with risankizumab following guselkumab failure. This highlights the benefit of in-class switch to risankizumab when patients with moderate-to-severe plaque psoriasis have failed multiple treatments including guselkumab.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».