Determinants of tofacitinib discontinuation in adult patients with rheumatoid arthritis during long-term extension studies up to 9.5 years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To examine determinants of tofacitinib discontinuation due to voluntary (i.e. patient-driven) or involuntary reasons (i.e. protocol mandated) in long-term extension (LTE) studies of patients with RA to inform clinical practice, clinical study execution and data capture. Methods This post hoc analysis used pooled data from patients receiving tofacitinib 5 or 10 mg twice daily (BID) in LTE studies. Outcomes included time to voluntary/involuntary discontinuation (and baseline predictors), including by geographic region. Exposure-adjusted event rates (EAERs) were calculated for adverse events (AEs), serious AEs (SAEs) and discontinuations due to AEs/SAEs. Results Of 4967 patients, 2463 (49.6%) discontinued [1552/4967 (31.2%) voluntarily, 911/4967 (18.3%) involuntarily] and 55 (1.1%) died over the course of 9.5 years. When involuntary discontinuation was present as a competing risk for voluntary discontinuation, patients who stayed on combination therapy and with higher patient-assessed pain were significantly more likely to discontinue for voluntary reasons (P < 0.05). Older patients, those enrolled in Asia, Europe or Latin America (vs USA or Canada) or with RF+/anti-CCP+ status were significantly less likely to discontinue for voluntary reasons (P < 0.05). Small numeric differences in disease activity were observed between geographic regions in patients who discontinued or completed the studies. EAERs were generally higher for tofacitinib 10 vs 5 mg BID, irrespective of discontinuation reason. Conclusion The factors associated with voluntary/involuntary discontinuation of tofacitinib suggest that treatment persistence in RA studies is partly predictable, which may be reflected in clinical practice. Applying these results may improve our understanding of attrition and inform future study design/execution. Trial registrations ClinicalTrials.gov (http://clinicaltrials.gov): NCT00413699 and NCT00661661.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».