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Enregistrement W4400078729 · doi:10.1007/s13555-024-01210-3

Certolizumab Pegol for the Treatment of Plaque Psoriasis in Routine Clinical Practice: One-Year Results from the CIMREAL Study

2024· article· en· W4400078729 sur OpenAlexaffabout
Bernhard Korge, Olivier Vanhooteghem, Charles Lynde, Alena Machovcová, M. Perrussel, Elisavet Lazaridou, Claudio Marasca, D. Vidal Sarró, I. Pousa, Frederik Fierens, Paulette Williams, Saori Shimizu, Tanja Heidbrede, Richard B. Warren

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensProbity Medical ResearchLynde Centre for DermatologyUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUCB PharmaNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCertolizumab pegolPlaque psoriasisMedicinePsoriasisClinical PracticeMedical physicsDermatologyInternal medicinePhysical therapyAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Certolizumab pegol (CZP) is an anti-tumor necrosis factor alpha (TNFα) approved for the treatment of moderate to severe plaque psoriasis (PSO). However, data on its real-world use is currently limited. The objective of this study was to describe the 1-year real-world effectiveness of CZP, its impact on health-related quality of life (HRQoL), and safety outcomes in patients with moderate to severe PSO in multi-country settings. METHODS: CIMREAL, a prospective, noninterventional study, was conducted across Europe and Canada from August 2019 to December 2022. Patients were followed for 1-year, receiving CZP 400 mg initial doses at weeks 0, 2, and 4, followed by CZP 200 mg every 2 weeks (Q2W) or CZP 400 mg Q2W maintenance dosing. Effectiveness was assessed using the Psoriasis Area and Severity Index (PASI) and Dermatology Life Quality Index (DLQI). Safety was also evaluated. RESULTS: , with the majority of patients being female (68.2%). At 12 months, CZP showed substantial effectiveness, achieving PASI 75 and PASI 90 response rates (≥ 75% and ≥ 90% improvement from baseline, respectively) of 77% and 56.5%, respectively. Patients with PASI score of ≤ 3 and ≤ 2 experienced improvement from 3 months (49.8% and 41.1%, respectively) to 12 months (82.0% and 75.3%, respectively). HRQoL considerably improved, with mean DLQI scores decreasing from 12.4 to 2.3 after 12 months of treatment, and the proportion of patients with DLQI 0/1 increased from 28.6% at 3 months to 59.4% at 12 months. The 1-year probability of persistence was approximately 85%. Overall, 30.6% of the patients experienced any adverse events and 9.3% had serious adverse events. CONCLUSION: In routine clinical practice, CZP exhibited consistent effectiveness, positively impacting both skin psoriasis activity and HRQoL. The 1-year persistence of CZP was high, and no new safety signals were identified. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04053881 https://www. CLINICALTRIALS: gov/study/NCT04053881 .

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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