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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».