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Enregistrement W4406810389 · doi:10.1136/lupus-2024-001336

Real-world treatment patterns and clinical characteristics in patients with moderate-to-severe systemic lupus erythematosus: an analysis of the SLE Prospective Observational Cohort Study (SPOCS)

2025· article· en· W4406810389 sur OpenAlexaff
Martin Aringer, Laurent Arnaud, Richard Furie, Eric F. Morand, Christine Peschken, Alberta Hoi, Barnabas Desta, Jonatan Hedberg, Tina Grünfeld Eén, Alessandro Sorrentino, Danuta Kielar, Raj Tummala, Stephanie Chen, Bo Ding

Notice bibliographique

RevueLupus Science & Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesChugai PharmaceuticalEMD SeronoGenentechGrifolsMedacAlexion PharmaceuticalsSanofiBiogenGlaxoSmithKlineServierAmgenPfizerAstraZenecaEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineInternal medicineSystemic lupus erythematosusObservational studyCohortGlucocorticoidProspective cohort studyDemographicsPopulationCohort studyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a disease with heterogeneous treatment patterns largely based on organ involvement and disease severity. The SLE Prospective Observational Cohort Study (SPOCS) collected data worldwide over 3 years from patients with moderate-to-severe SLE. We report real-world patterns of medication use in patients enrolled in SPOCS. METHODS: Data were collected at study entry; patients were followed twice annually according to local practice. Disease activity (SLE Disease Activity Index 2000 (SLEDAI-2K)), average oral glucocorticoid dose and use of other treatments-specifically antimalarials, biologics and immunosuppressants-were measured over time. Subgroup analyses were stratified by baseline interferon gene signature (IFNGS) status and disease activity (SLEDAI-2K) status. RESULTS: Patient demographics and baseline characteristics were similar among subgroups; the majority of patients were on antimalarials (n=670; 81.1%), followed by glucocorticoids (n=537; 65.0%), immunosuppressants (n=453; 54.8%) and biologics (n=175; 21.2%). In the overall population, median (IQR) SLEDAI-2K scores decreased within 12 months (baseline: 8.0 (6.0-12.0); 12 months: 4.0 (2.0-8.0)) and remained stable thereafter. The mean (SD) daily oral glucocorticoid dose increased by 6 months (baseline: 6.0 (7.09); 6 months: 9.8 (8.67)) and remained stable thereafter. The proportion of patients who were on glucocorticoid doses >5 mg/day ranged from ~20% to 33% throughout the study. In subgroup analyses, patients with high IFNGS and high disease activity state (HDAS) at baseline used more immunosuppressants and glucocorticoids compared with those with low IFNGS and non-HDAS at baseline. CONCLUSIONS: These findings underscore that SLE therapy is still often unable to reach goals as recommended by the European Alliance of Associations for Rheumatology, both with regard to glucocorticoid use and disease activity, suggesting that there is an unmet need for new treatment options for patients with SLE. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT03189875; 16 June 2017.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,325 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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