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Enregistrement W4390878736 · doi:10.3899/jrheum.2023-0764

Patient-Reported Outcomes (PROs) and PRO Remission Rates in 12,262 Biologic-Naïve Patients With Psoriatic Arthritis Treated With Tumor Necrosis Factor Inhibitors in Routine Care

2024· article· en· W4390878736 sur OpenAlexaffvenue
Lykke Midtbøll Ørnbjerg, Kathrine Rugbjerg, Stylianos Georgiadis, Simon Horskjær Rasmussen, L. Jacobsson, Anne Gitte Loft, Florenzo Iannone, K. M. Fagerli, Jiří Vencovský, María José Santos, Burkhard Möller, Manuel Pombo‐Suárez, Žiga Rotar, Björn Guðbjörnsson, Ayşe Çefle, Kari K. Eklund, Cătălin Codreanu, Gareth T. Jones, Marleen van der Sande, Johan K. Wallman, Marco Sebastiani, Brigitte Michelsen, Jakub Závada, Michael J. Nissen, Carlos Sánchez‐Piedra, Matija Tomšič, Þorvarður Jón Löve, Heikki Relas, Corina Mogoşan, Merete Lund Hetland, Mikkel Østergaard

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNovartis PharmaSamsungMedacH. Lundbeck A/SArgenxCelgeneBiogenGilead SciencesCelltrionSanofiAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and Company
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisInternal medicineTumor necrosis factor αArthritisTumor necrosis factor alphaSurgeryDermatologyOncologyGastroenterologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate patient-reported outcomes (PROs) after initiation of tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) treatment in European real-world patients with psoriatic arthritis (PsA). Further, to investigate PRO remission rates across treatment courses, registries, disease duration, sex, and age at disease onset. METHODS: Visual analog scale or numerical rating scale scores for pain, fatigue, patient global assessment (PtGA), and the Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI) from 12,262 patients with PsA initiating a TNFi in 13 registries were pooled. PRO remission rates (pain ≤ 1, fatigue ≤ 2, PtGA ≤ 2, and HAQ-DI ≤ 0.5) were calculated for patients still on the treatment. RESULTS: For the first TNFi, median pain score was reduced by approximately 50%, from 6 to 3, 3, and 2; as were fatigue scores, from 6 to 4, 4, and 3; PtGA scores, from 6 to 3, 3, and 2; and HAQ-DI scores, from 0.9 to 0.5, 0.5, and 0.4 at baseline, 6, 12, and 24 months, respectively. Six-month Lund Efficacy Index (LUNDEX)-adjusted remission rates for pain, fatigue, PtGA, and HAQ-DI scores were 24%, 31%, 36%, and 43% (first TNFi); 14%, 19%, 23%, and 29% (second TNFi); and 9%, 14%, 17%, and 20% (third TNFi), respectively. For biologic-naïve patients with disease duration < 5 years, 6-month LUNDEX-adjusted remission rates for pain, fatigue, PtGA, and HAQ-DI scores were 22%, 28%, 33%, and 42%, respectively. Corresponding rates for patients with disease duration > 10 years were 27%, 32%, 41%, and 43%, respectively. Remission rates were 33%, 40%, 45%, and 56% for men and 17%, 23%, 24%, and 32% for women, respectively. For patients aged < 45 years at diagnosis, 6-month LUNDEX-adjusted remission rate for pain was 29% vs 18% for patients ≥ 45 years. CONCLUSION: In 12,262 biologic-naïve patients with PsA, 6 months of treatment with a TNFi reduced pain by approximately 50%. Marked differences in PRO remission rates across treatment courses, registries, disease duration, sex, and age at onset of disease were observed, emphasizing the potential influence of factors other than disease activity on PROs.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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