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Enregistrement W4392756981 · doi:10.3389/fphar.2024.1279525

Different biologics for biological-naïve patients with psoriatic arthritis: a systematic review and network meta-analysis

2024· review· en· W4392756981 sur OpenAlexaboutno aff
Jixia Lin, Yougang Ren

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Pharmacology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicinePsoriatic arthritisSecukinumabMeta-analysisJadad scaleCochrane LibraryArthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: To systematically compare the efficacy and safety of biologics [tumor necrosis factor inhibitors (TNFi), interleukin (IL) inhibitors, phosphodiesterase-4 inhibitors (PDE4i), and Janus kinase inhibitors (JAKi)] for biological-naïve patients with psoriatic arthritis (PsA). Methods: PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Library were comprehensively searched until 12 March 2023. Only head-to-head active comparison studies were included, and placebo-controlled studies without active biologic comparators were excluded. Outcomes included musculoskeletal endpoint [American College of Rheumatology (ACR) 20/50/70, resolution of enthesitis, resolution of dactylitis], function endpoint [Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI) change, ∆ HAQ-DI ≥ 0.35], composite index endpoint [ACR 50 + Psoriasis Area Severity Index (PASI) 100], and adverse events. The Jadad scale and Newcastle-Ottawa scale (NOS) were adopted to evaluate the quality of eligible studies. Results: Totally 17 studies with head-to-head comparisons of these biologics were included in this systematic review and network meta-analysis. Compared with IL-17A inhibitors (IL-17Ai), TNFi were associated with a lower rate of achieving ACR 20 response [pooled risk ratios (RR) = 0.92, 95% credibility interval (CrI): 0.86, 0.98]. JAKi had the greatest possibility of achieving ACR 20 (50.25%) and ACR 50 (83.03%). The JAKi group had a higher rate of achieving ACR 70 response than the IL-17Ai group (pooled RR = 1.25, 95%CrI: 1.00, 1.57); TNFi were less effective than JAKi in terms of ACR 70 (pooled RR = 0.77, 95%CrI: 0.64, 0.94). ACR 70 was most likely to be achieved in patients using JAKi (97.48%). The IL-17Ai group had a higher rate of enthesitis resolution than the TNFi group [pooled RR = 1.22, 95% confidence interval (CI): 1.02, 1.47]. Compared with IL-17Ai, TNFi were associated with a lower rate of enthesitis resolution (pooled RR = 0.80, 95%CrI: 0.72, 0.88). Patients receiving IL-17Ai had the highest likelihood of achieving enthesitis resolution (82.76%), dactylitis resolution (58.66%) and the greatest HAQ-DI change (59.74%). IL-17Ai had a similar impact in achieving ∆ HAQ-DI ≥ 0.35 to TNFi (pooled RR = 1.15, 95%CI: 0.93, 1.41). Individuals receiving IL-17Ai had a higher rate of achieving combined ACR 50 and PASI 100 response than those receiving TNFi (pooled RR = 1.56, 95%CI: 1.29, 1.88). Patients receiving PDE4i were least likely to have adverse events (41.59%). Conclusion: In 2023, considering both efficacy and safety, IL-17Ai may be the better treatment option for biological-naïve patients with PsA requiring biological therapy.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,042
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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'admission1
Résumé présentoui

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