Multi-domain effectiveness of guselkumab evaluated via composite indices through 1 year in patients with PsA and inadequate response to TNFi: <i>post hoc</i> analysis of COSMOS
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate guselkumab efficacy, an anti-interleukin-23p19-subunit antibody, in patients with active psoriatic arthritis (PsA) and inadequate response to 1 or 2 tumour necrosis factor inhibitors (TNFi-IR), utilizing composite indices assessing disease activity across disease domains. METHODS: In the Phase IIIb COSMOS trial, 285 adults with TNFi-IR PsA were randomized (2:1) to receive guselkumab 100 mg or placebo at Week (W)0, W4, then every 8 weeks through W44. Patients receiving placebo crossed over to guselkumab at W24. In this post hoc analysis, composite indices evaluated included the Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis (DAPSA), Disease Activity Score 28 (DAS28), Psoriatic Arthritis Response Criteria (PsARC), Psoriatic Arthritis Disease Activity Score (PASDAS), GRAPPA Composite score (GRACE), modified Composite Psoriatic Disease Activity Index (mCPDAI), minimal disease activity (MDA), and very low disease activity (VLDA). Through W24, treatment failure rules were applied. Through W48, non-responder imputation was used for missing data. RESULTS: Greater proportions of guselkumab- than placebo-randomized patients achieved composite index endpoints relating to low disease activity (LDA; 14.8-52.4% vs 3.1-28.1%) or remission (3.7-5.3% vs 0.0-2.1%) at W24. Among guselkumab-randomized patients, LDA rates increased to W48 (DAPSA, 44.4%; DAS28, 47.8%; PASDAS, 34.4%; GRACE, 33.3%; mCPDAI, 40.2%), and 27.0% and 64.0% achieved MDA and a PsARC response, respectively. In the placebo→guselkumab crossover group, W48 response rates were similar to the guselkumab-randomized group. CONCLUSION: Guselkumab treatment provided substantial benefits across multiple disease domains, with increasing proportions of patients achieving LDA/remission over 1 year, highlighting the effectiveness of guselkumab despite previous inadequate response to TNFi.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».