Comparative Effectiveness of Abatacept Versus Adalimumab in Shared Epitope Positive and Negative Patients With Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: T cells is expected to be diminished by abatacept, a costimulation blocker. However, published evidence on the value of genetic stratification for abatacept treatment is conflicting. We aimed to compare the difference in effectiveness of abatacept and adalimumab in patients carrying the SE (or Val11). METHODS: The Biologics in Rheumatoid Arthritis Genetics and Genomics Study Syndicate is a nationwide observational cohort study recruiting patients from 53 centers across the United Kingdom before the initiation of biologic treatment and following them up prospectively for 12 months. Three hundred forty-two patients starting either abatacept or adalimumab were eligible for this analysis. Serum drug levels for abatacept, adalimumab, and methotrexate were determined at multiple time points. Multivariate modeling integrating demographic, clinical, and pharmacological variables was used to test for associations between the number of copies of the SE or Val11 and response to treatment (EULAR response; Disease Activity Score in 28 joints [DAS28] remission; change in DAS28). Differential effectiveness between drugs and genetic markers was assessed by the significance of their interaction term. RESULTS: There was no difference in the efficacy of abatacept versus adalimumab. We found weak evidence for an independent association of genetic markers with response to treatment (Val11 with EULAR response: P = 0.02), but there was no significant difference in this effect between drugs. CONCLUSION: We found no evidence that HLA typing is clinically useful to support prescription decisions for these two drugs.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».