Relationship Between Adalimumab Concentrations, Antidrug Antibodies, and Disease Activity in Rheumatoid Arthritis: A Cross-Sectional Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To determine the influence of patient characteristics and disease activity on adalimumab (ADA) concentrations; to assess the relationships between ADA concentrations, the presence of antidrug antibodies (ADAb), and disease activity in rheumatoid arthritis (RA); and to determine the association between cytokine concentrations and ADA concentrations. Methods A cross-sectional study of people with RA receiving ADA for at least 4 weeks was undertaken. Disease activity was assessed by the Disease Activity Score in 28 joints (DAS28), with responders defined as DAS28 ≤ 3.2. Serum and plasma were obtained for ADA concentrations and ADAb, and a panel of cytokines were obtained for a subgroup. ADA concentrations were compared between demographic and clinical subgroups using ANOVA. The independent associations between clinical and demographic features were analyzed using a general linear model. Variables significantly associated with ADA concentrations from the univariate analyses were entered into multivariate analyses. Results Of the 156 participants, 69.2% were female and the mean age was 57.4 (SD 12.7) years. Multivariate analysis revealed that higher C-reactive protein (P< 0.001) and higher weight (P< 0.004) were independently associated with lower ADA concentrations. ADA concentrations were higher in those with DAS28 ≤ 3.2 compared to those with DAS28 > 3.2 (median 10.8 [IQR 6.4-20.8] mg/L vs 7.1 [IQR 1.5-12.6] mg/L,P< 0.001). There was a significant negative correlation between interleukin 6 (IL-6) and ADA concentrations (r= −0.04,P< 0.01). Conclusion ADA concentration correlates negatively with markers of inflammatory disease activity in RA, including IL-6. ADA concentration in the range 5 to 7 mg/L over the dose interval are associated with better disease control.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».