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Enregistrement W4410512943 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv270

DRUG LEVELS AND ANTI-DRUG ANTIBODIES OVER 2 YEARS OF BELIMUMAB THERAPY IN SYSTEMIC LUPUS ERYTHEMATOSUS

2025· article· en· W4410512943 sur OpenAlexvenueno aff
Alvaro Gómez, Tomas Walhelm, Floris C. Loeff, Andreas Jönsen, Dionysis Nikolopoulos, Bryan van den Broek, Anders Bengtsson, Annick de Vries, Theo Rispens, Christopher Sjöwall, Ioannis Parodis

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBelimumabMedicineDrugAntibodyLupus erythematosusImmunologySystemic lupus erythematosusSystemic diseaseSystemic therapyImmunopathologyInternal medicinePharmacologyDiseaseB-cell activating factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV270 / #457 Poster Topic: AS24 - SLE-Treatment Background/Purpose Although methods to measure belimumab concentrations and anti-drug antibodies (ADA) are available, the clinical significance of drug monitoring and how immunogenic belimumab is in patients with systemic lupus erythematosus (SLE) remain unclear. This study aimed to assess ADA incidence in patients with SLE and to investigate associations between belimumab concentrations and clinical response, serological outcomes, and adverse events. Methods We included 100 patients treated with intravenous belimumab. Clinical data and biological samples were collected at baseline and months 3, 6, 12, and 24. Belimumab levels were determined by quantitative sandwich ELISA, and ADA by an acid-dissociation radioimmunoassay. Clinical activity was evaluated with the SLE disease activity index 2000 (SLEDAI-2K), revised SLE activity measure (SLAM-R), and physician’s global assessment (PhGA). Serological markers included complement C3, C4, and anti-dsDNA antibodies. Adverse events were retrieved from case-report forms and medical charts. We performed cross-sectional analyses using Spearman’s correlation coefficients, and longitudinal analyses using generalized estimating equations. Results Belimumab concentrations varied widely (median: 25.8; IQR: 20.9–43.5 μg/mL), but were stable over time at the group level. Preexisting ADA were detected in 2 patients, but no patient developed ADA during follow-up. Belimumab levels moderately correlated with SLEDAI-2K (ρ: -0.37; p=0.003) and PhGA (ρ: -0.41; p=0.005) at month 6, while longitudinal analyses revealed associations with SLEDAI-2K (β: -0.10; SE: 0.05; p=0.031) and SLAM-R (β: -0.32; SE: 0.13; p=0.014). Despite moderate correlations between belimumab levels and serological markers at month 6, there were no associations in longitudinal analyses. There was no relationship between belimumab levels and adverse events. Conclusions Belimumab yielded no immunogenicity. Belimumab levels were associated with clinical activity but not with serological activity or adverse events.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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