Therapeutic Drug Monitoring in Hidradenitis Suppurativa Patients With Suboptimal Treatment Response to Adalimumab
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adalimumab is a biologic used in the treatment of hidradenitis suppurativa (HS). Therapeutic drug monitoring (TDM) has emerged as a potential strategy to optimize treatment efficacy, yet its utility in HS remains underexplored. Our aim was to assess the utility of TDM in HS patients with suboptimal adalimumab response by investigating the prevalence of antidrug antibodies and subtherapeutic drug levels. Methods: A cross-sectional study of 62 patients with suboptimal response to adalimumab was conducted at a dermatology clinic in Toronto, Ontario. Data on adalimumab serum trough levels, autoantibody status, and demographics were collected. Patients were divided into therapeutic (≥10.6 μg/mL) and subtherapeutic (<10.6 μg/mL) drug categories based on trough level. Results: Of 51 patients on adalimumab 40 mg weekly, 32 patients (62.7%) had therapeutic drug levels and 19 (37.3%) had subtherapeutic levels. In the 11 patients on adalimumab 80 mg weekly, 7 patients had therapeutic drug levels (28.19 μg/mL) and 4 had subtherapeutic levels (mean 3.26 μg/mL). Autoantibodies were detected in 21.06% of patients with subtherapeutic drug levels on adalimumab 40 mg weekly. There was a significant association between Hurley stage and drug level ( P = .015) in patients on adalimumab 40 mg weekly. Conclusions: In HS patients with suboptimal response to standard adalimumab dosing, a significant number of patients have subtherapeutic drug levels with a minority of those having anti-adalimumab antibodies. TDM can be helpful in identifying HS patients with subtherapeutic drug levels and without antidrug antibodies who could potentially benefit from dose escalation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».