Predictors of Secukinumab Treatment Response and Continuation in Axial Spondyloarthritis: Results From the EuroSpA Research Collaboration Network
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In patients with axial spondyloarthritis (axSpA) initiating secukinumab (SEC), we aimed to identify baseline (treatment start) predictors of achieving low disease activity (LDA) after 6 months, as measured by the Axial Spondyloarthritis Disease Activity Score using C-reactive protein (ASDAS-CRP) and Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI), as well as treatment continuation after 12 months. METHODS: From 11 European registries, patients with axSpA who initiated SEC treatment in routine care, with available data on 6-month ASDAS-CRP and BASDAI assessments were included. Logistic regression analyses on multiply imputed baseline data were performed; potential baseline predictors included demographic, diagnosis, lifestyle, clinical, and patient-reported variables. RESULTS: In a pooled cohort of 1174 patients with axSpA, 5 of 19 potential assessed variables were mutually predictive for achieving LDA by ASDAS-CRP and BASDAI: higher physician global assessment score, noncurrent smoking, lack of prior exposure to biologic/targeted synthetic disease-modifying antirheumatic drugs, and lower Health Assessment Questionnaire scores and BASDAI scores. Moreover, radiographic axSpA and CRP ≤ 10 mg/L were associated with achieving ASDAS-CRP LDA, and HLA-B27 positivity and history of psoriasis with achieving BASDAI LDA, whereas earlier time of secukinumab initiation (2015-2017) was associated with treatment continuation. CONCLUSION: In this European real-world study of patients with axSpA initiating SEC, predictors of achieving LDA by ASDAS-CRP and BASDAI at 6 months and remaining on treatment at 12 months included both clinical, patient-reported, and lifestyle factors, underscoring the complex mechanisms of real-world drug effectiveness.
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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 | 0,010 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».