Identification of distinct disease activity trajectories in patients with psoriatic arthritis receiving tofacitinib: a post hoc analysis of two phase 3 studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To capture variations in tofacitinib treatment response in psoriatic arthritis (PsA) by identifying patient groups with distinct disease activity trajectories. METHODS: Data were pooled post hoc from two phase 3 studies (OPAL Broaden, OPAL Beyond) in patients with PsA receiving tofacitinib 5 or 10 mg twice daily (n=225, n=226, respectively). Psoriatic Arthritis Disease Activity Score (PASDAS) to month 6 was used in group-based trajectory modelling to identify distinct treatment response groups based on disease state (very low/low/moderate/high disease activity (VLDA/LDA/MoDA/HDA, respectively)). Baseline characteristics, PASDAS components to month 6 and adverse events (AEs) were assessed. RESULTS: Five trajectory groups were identified for both tofacitinib doses: groups improved from MoDA→VLDA/LDA (group 1); HDA→VLDA (group 2); HDA→MoDA rapidly (group 3) or gradually (group 4) or remained in HDA (group 5). Groups 4/5 generally had significantly higher baseline PsA clinical domain scores than groups 1‒3, except for Psoriasis Area and Severity Index/Nail Psoriasis Severity Index. Baseline Leeds Enthesitis Index/Spondyloarthritis Research Consortium of Canada enthesitis scores and tender joint counts were significantly higher in group 4 vs group 2. PASDAS components generally improved to month 6 in all groups, consistent with modelled trajectories. There were no clear trends in AEs across groups. CONCLUSIONS: In patients with PsA receiving tofacitinib, five distinct trajectory groups were identified with different baseline characteristics and treatment outcomes, but no clear trends in AEs. The tofacitinib 5 and 10 mg twice daily models showed comparable trajectories and baseline characteristics. In patients with HDA, enthesitis and tender joint count may impact timing and/or magnitude of response to tofacitinib. Identifying characteristics that impact treatment response may aid personalised treatment algorithm development. TRIAL REGISTRATION NUMBERS: NCT01877668/NCT01882439.
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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 | 0,021 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».