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Enregistrement W4411884411 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.143

Predictors of Biologic Drug Survival Time in Patients with Psoriatic Arthritis in a Community-Based Practice

2025· article· en· W4411884411 sur OpenAlexaffvenue
Rachel Lu, Akash Tejura, Brian Li, Jocelyn Chow, Andrew Kwan, Andrew Chow, Elaine Soucy

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGolimumabPsoriatic arthritisAdalimumabEtanerceptInternal medicineInfliximabConcomitantSecukinumabAnakinraProportional hazards modelUstekinumabRheumatoid arthritisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives First, to compare the duration of drug survival of biologic drugs used in the treatment of psoriatic arthritis in a community-based practice. Second, to assess the influence of sex, smoking status, HLA-B27 status, and concomitant disease-modifying anti-rheumatic drug (DMARD) use on biologic drug survival. Methods This single-center, retrospective chart review identified patients diagnosed with psoriatic arthritis who were treated with 1 or more biologics prior to June 2024. Follow-up continued to June 30, 2024 or until treatment was stopped. Drug survival time was recorded, alongside patient sex, smoking status, HLA-B27 status, and concomitant DMARD use. Median biologic drug survival was assessed using the Kruskal-Wallis test, with posthoc Dunn’s multiple comparisons. A Cox multivariate regression model evaluated the effects of age, sex, smoking status, concomitant DMARD use, and HLA-B27 status on biologic survival. Results We identified 302 patients diagnosed with psoriatic arthritis who had received 1 or more biologics. The median age was 61 years, with 48% being female. Overall, drug survival data exhibited a right-skewed distribution. Median (IQR) drug survival times (in months) for adalimumab, golimumab, etanercept, ustekinumab, certolizumab, secukinumab, infliximab, upadacitinib, and ixekizumab were 22 (8-77.5), 28 (8.25-79.75), 35 (10-97), 24.5 (8.75-69.25), 27 (4.5-75), 16 (7-42), 30.5 (11-50.25), 8 (5-14), and 17 (9-35), respectively. In first-line use, the median (IQR) survival time for adalimumab, golimumab, etanercept, and infliximab were 30 (10.5-81), 79.5 (34-110), 67 (25-126), and 38.5 (16-60.75) months, respectively. Etanercept demonstrated significantly longer survival time compared to adalimumab (p = 0.0162) and infliximab (p = 0.0267). Loss of efficacy was the reason for discontinuation in 70.97% of etanercept cases, 60.27% of adalimumab cases, and 63.64% of infliximab cases. Smoking history and female sex were associated with higher rates of biologic discontinuation, with HRs of 1.268 (95% CI, 1.033-1.556) and 1.281 (95% CI, 1.050-1.566), respectively. Concomitant DMARD use and HLA-B27 positivity did not significantly impact biologic survival, with HRs of 1.004 (95% CI, 0.821-1.230) and 0.738 (95% CI, 0.497-1.066), respectively. Conclusion Etanercept demonstrated a longer median drug survival time as a first-line treatment compared to adalimumab and infliximab. Smoking history and female sex were associated with an increased risk of biologic discontinuation. Concomitant DMARD use and HLA-B27 status did not significantly influence biologic survival. These results underscore the importance of individual patient factors in the management of psoriatic arthritis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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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