Patient-reported outcomes in axial spondyloarthritis and psoriatic arthritis patients treated with secukinumab for 24 months in daily clinical practice
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In patients with axial spondyloarthritis (axSpA) or psoriatic arthritis (PsA) initiating secukinumab, we aimed to assess and compare the proportion of patients achieving 6-, 12- and 24-month patient-reported outcomes (PRO) remission and the 24-month retention rates. PATIENTS AND METHODS: Patients with axSpA or PsA from 16 European registries, who initiated secukinumab in routine care were included. PRO remission rates were defined as pain, fatigue, Patient Global Assessment (PGA) ≤2 (Numeric Rating Scale (NRS) 0-10) and Health Assessment Questionnaire (HAQ) ≤0.5, for both axSpA and PsA, and were calculated as crude values and adjusted for drug adherence (LUNDEX). Comparisons of axSpA and PsA remission rates were performed using logistic regression analyses (unadjusted and adjusted for multiple confounders). Kaplan-Meier plots with log-rank test and Cox regression analyses were conducted to assess and compare secukinumab retention rates. RESULTS: We included 3087 axSpA and 3246 PsA patients initiating secukinumab. Crude pain, fatigue, PGA and HAQ remission rates were higher in axSpA than in PsA patients, whereas LUNDEX-adjusted remission rates were similar. No differences were found between the patient groups after adjustment for confounders. The 24-month retention rates were similar in axSpA vs. PsA in fully adjusted analyses (HR [95 %CI] = 0.92 [0.84-1.02]). CONCLUSION: In this large European real-world study of axSpA and PsA patients treated with secukinumab, we demonstrate for the first time a comparable effectiveness in PRO remission and treatment retention rates between these two conditions when adjusted for confounders.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».