Association of disease duration and PASI response rates at week 12 in patients with moderate-to-severe plaque psoriasis receiving biologics in the real-world psoriasis study of health outcomes (PSoHO)
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Currently, in the treatment of moderate-to-severe psoriasis (PsO) there is a lack of evidence demonstrating optimal biologic treatment response with respect to disease duration. The aim of this post-hoc analysis, using real world data from the Psoriasis Study of Health Outcomes (PSoHO), is to provide evidence if early intervention with biologics is associated with better treatment outcomes and if there is any difference among drug classes or individual biologics. MATERIALS AND METHODS: For this post-hoc analysis patients were categorised into two subgroups according to shorter (≤2 years) or longer (>2 years) disease duration. Analysis was performed on anti-interleukin (IL)-17A cohort vs other biologics cohort, anti-IL-17A vs other drug classes, and pairwise comparisons of ixekizumab vs individual biologics, provided that the statistical models converged. Analysis investigated the association of disease duration with the proportion of patients achieving 100% improvement in Psoriasis Area Severity Index score (PASI 100) at week 12. Adjusted comparative analyses, reported as odds ratio (OR), were performed using Frequentist Model Averaging (FMA) for each cohort or treatments within each subcategory of the subgroups. RESULTS: At week 12, anti-IL-17A and other biologics cohorts displayed minimal differences in numerical response rate for PASI 100 with respect to disease duration. The anti-IL-17A cohort showed a higher numerical PASI 100 response rate compared to the other biologic cohort irrespective of disease duration (≤2 years: 36.7% vs 21.8%; >2 years: 35.8% vs 21.9%). CONCLUSION: Overall, the results do not clearly indicate that treating patients early is critical in achieving optimal patient outcomes. Furthermore, patients treated with ixekizumab show numerically higher response rates relative to other individual biologics irrespective of disease duration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».