Comparative analysis of persistence and remission with guselkumab <i>versus</i> secukinumab and ixekizumab in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Real-world data comparing long-term performance of interleukin (IL)-23 and IL-17 inhibitors in psoriasis are limited. This study compared treatment persistence and remission among patients initiating guselkumab versus IL-17 inhibitors.Methods: Adults with psoriasis initiating guselkumab, secukinumab, or ixekizumab treatment (index date) were identified from Merative™ MarketScan® Research Databases (01/01/2016–10/31/2021). Persistence was defined as no index biologic supply gaps of twice the labeled maintenance dosing interval. Remission was defined using an exploratory approach as index biologic discontinuation for ≥6 months without psoriasis-related inpatient admissions and treatments.Results: There were 3516 and 6066 patients in the guselkumab versus secukinumab comparison, and 3805 and 4674 patients in guselkumab versus ixekizumab comparison. At 18 months, the guselkumab cohort demonstrated about twice the persistence rate as secukinumab (hazard ratio [HR] = 2.15; p < 0.001) and ixekizumab cohorts (HR = 1.77; p < 0.001). At 6 months after index biologic discontinuation, the guselkumab cohort was 31% and 40% more likely to achieve remission than secukinumab (rate ratio [RR] = 1.31; p < 0.001) and ixekizumab cohorts (RR = 1.40; p < 0.001).Conclusions: Guselkumab was associated with greater persistence and likelihood of remission than IL-17 inhibitors, indicating greater disease control and modification potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».