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Enregistrement W4411846559 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.21

Certolizumab Inhibits Radiographic Progression Even in Rheumatoid Arthritis Patients with High Rheumatoid Factor Levels: A Pooled, Post Hoc Analysis of Two Phase 3 Trials

2025· article· en· W4411846559 sur OpenAlexaffvenue
Shahin Jamal, Josef S Smolen, Gerd R Burmester, Yoshiya Tanaka, Tsutomu Takeuchi, Jeffrey R. Curtis, Ted R. Mikuls, Clementina López‐Medina, Peter C. Taylor, Nicola Tilt, Bernard Lauwerys, Baran Ufuktepe

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensArthritis Research Centre of CanadaResearch Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisPost-hoc analysisPost hocInternal medicineRheumatoid factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To assess radiographic progression in certolizumab pegol (CZP)+methotrexate (MTX) vs placebo (PBO)+MTX-treated patients (pts) with rheumatoid arthritis (RA), stratified by rheumatoid factor (RF) level, in the C-EARLY ( NCT01519791 ) and C-OPERA ( NCT01451203 ) phase 3 randomized trials. Methods A pooled analysis of pts with early (≤1 year active disease) moderate-to-severe RA with poor prognostic factors in the C-EARLY and C-OPERA trials is presented (full analysis set). At Week (Wk)24, PBO-treated non-responders could switch to CZP for the remaining 28 wks (early escapers). Pts were stratified by baseline (BL) RF level (low: <200 IU/mL; high: ≥200 IU/mL), per published strata.[1,2] Change from BL in modified total Sharp score (mTSS) and proportions of pts experiencing minimum clinically important difference (worsening) of mTSS (>5) at Wk24 and Wk52 are reported. Results 813 CZP-treated (low RF: N=571; high RF: N=242) and 367 PBO-treated (low RF: N=242; high RF: N=125) pts with BL RF measurements were included; 56 PBO-treated pts were early escapers. BL characteristics were similar between CZP- and PBO-treated pts within each RF stratification. However, pts with high RF had more severe disease at BL than those with low RF, with higher mean C-reactive protein, anti-citrullinated protein antibodies, mTSS, and erosion scores. By Wk52, mean mTSS increased from BL in PBO-treated pts with both high RF (change from BL [CfB]: 2.36±6.20) and low RF (CfB: 1.37±3.43) but was comparable in CZP-treated pts (high RF, CfB: 0.28±2.63; low RF, CfB: 0.14±3.11). The proportion of pts with meaningfully worsening radiographic progression was higher in PBO-treated pts with high RF compared to low RF at both Wk24 (6.48% vs 2.84%) and Wk52 (17.59% vs 10.43%) (Figure). By contrast, a smaller proportion of CZP-treated pts experienced meaningful worsening and this was similar between pts with high and low RF (Wk24: 0.00% vs 1.05%; Wk52: 5.29% vs 3.14%, respectively). Figure. Individual pt CfB in mTSS at Wk24 and Wk52, stratified by baseline RF level (low [<200 IU/mL] vs high [≥200 IU/mL]) Conclusion Pts with high BL RF levels had more severe RA and BL radiographic damage than those with low RF. Worsening radiographic damage was observed in PBO-treated pts, with slightly greater progression in high RF pts than low RF. In contrast, irrespective of BL RF levels, CZP-treated pts demonstrated consistently lower radiographic progression, suggesting RF does not adversely influence radiographic response to CZP. Previously submitted to: ACR 2024. [1.] Vastesaeger N. Rheumatology (Oxford) 2009;48:1114-21; [2.] Smolen J. Arthritis Rheumatol 2023;75(suppl 9).

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,016
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,326
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeMéta-analyse
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'admission2
Résumé présentoui

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