OA17 Factors associated with biologics treatment response at 1 year amongst patients with psoriatic arthritis - results from the British Society of Rheumatology Psoriatic Arthritis Register (BSR-PsA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background/Aims Biologic and targeted synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (b/tsDMARDs) can significantly improve outcomes in psoriatic arthritis (PsA), but not all patients respond. Our aim was to characterise patients most likely to respond to b/tsDMARDs. Methods Participants were members of the BSR-PsA register (August 2024) commencing any b/tsDMARD that they had not previously received. Data was gathered from medical records, plus participant questionnaires. Univariable logistic regression was used to estimate the odds of treatment response at 12-months - defined using the PsARC criteria, a composite outcome comprising tender/swollen joints, and patient/physician global assessment. Factors associated with response at p ≤ 0.20 were then offered to a stepwise multivariable model to identify independent predictors. Results At baseline, 684 patients were commencing b/tsDMARDs: median age 52yrs (inter-quartile range [IQR] 45-61), 34% male, 55% had BMI>30, another 27% BMI 25-30, and 61% had ≥1 comorbidity. Median disease duration was 7yrs (3-14), Physician Global Assessment 4.8 (2.4-6.5), and swollen and tender joints 5 (3-9) and 12 (7-25), respectively. 12-month PsARC data was available from 164 participants, of whom 56 (34%) met the response criteria. Employed participants were more likely to satisfy PsARC criteria than those not employed (odds ratio: 2.97; 95%CI: 1.35-6.51) as were those with psoriasis (2.11; 0.74-6.05), nail pitting (1.72; 0.85-3.46) erosions (2.07; 0.77-5.58) and better physical health (1.12; 0.98-1.28 per unit on the PROMIS global physical health score). Factors associated with decreased odds of response included higher pain (0.85; 0.71-1.03), disability (Health Assessment Questionnaire) (0.66; 0.40-1.11), and anxiety (PROMIS anxiety scale) (0.94; 0.86-1.02), all shown as odds ratio per 1 unit increase, and features of fibromyalgia (0.82; 0.62-1.08 per five unit increase in Polysymptomatic Distress Scale). Four independent predictors of response were identified (Table 1). Model specificity was good: 75% of patients who failed to respond to treatment were correctly identified. Conclusion In this real-world cohort, the proportion of patients meeting response criteria was low. Future work should attempt to replicate our findings with other outcomes (e.g., drug survival). Meanwhile, we have identified four factors that, in combination, predict patients unlikely to respond to therapy in whom additional approaches to management should be considered. Disclosure G.T. Jones: Honoraria; UCB. Member of speakers’ bureau; Janssen. Grants/research support; AbbVie, GSK, Pfizer, Shionogi, UCB. O. Rotariu: None. L. Xu: None. S. Lembke: None. S. Siebert: Honoraria; AbbVie, Amgen, AstraZeneca, Janssen, Syncona, Teijin Pharma, UCB. Member of speakers’ bureau; AbbVie, GSK, Janssen, Novartis, Pfizer, UCB. Grants/research support; Eli Lilly, GSK, Janssen, UCB. P. Helliwell: Member of speakers’ bureau; Novartis. R.J. Hollick: None. G.J. Macfarlane: None.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».