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Enregistrement W4412717873 · doi:10.1007/s12325-025-03309-1

Key Learnings from Clinical Research and Real-World Evidence on Asfotase Alfa Effectiveness in Hypophosphatasia: 10 Years Post-Approval

2025· review· en· W4412717873 sur OpenAlexaff
Aliya Khan, Eric T. Rush, Craig Wakeford, Daniel Staub, Maria Luisa Brandi

Notice bibliographique

RevueAdvances in Therapy · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlkaline Phosphatase Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHypophosphatasiaRheumatologyKey (lock)Internal medicineIntensive care medicineMedical physicsFamily medicineAlkaline phosphatase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First reported in 1948, hypophosphatasia (HPP) is a rare systemic disease caused by deficient activity of tissue-nonspecific alkaline phosphatase (ALP) enzyme. Patients with HPP experience skeletal and dental manifestations such as rickets/osteomalacia, fractures, pseudofractures, and premature tooth loss, as well as nonskeletal symptoms such as pain and muscle weakness, which result in impaired mobility and poor quality of life. For decades, no specific treatment was available for HPP and the disease was often fatal in infants. Asfotase alfa is a tissue-nonspecific ALP enzyme replacement therapy (ERT) that received first regulatory approval in 2015 in Japan, the European Union, and the United States for the treatment of HPP. This review draws from clinical trial findings, real-world evidence, and relevant case study data demonstrating the safety and effectiveness of asfotase alfa in improving a broad range of skeletal and nonskeletal manifestations in both pediatric and adult patients. Asfotase alfa has been shown to be well tolerated, with manageable side effects. Further, asfotase alfa treatment has improved survival and respiratory outcomes, skeletal outcomes, physical and motor function, pain, disability, and quality of life in patients with HPP. This evidence-based review aims to generate a foundation for improving the understanding of disease pathophysiology, hence enhancing the effectiveness of ERT in patients with HPP. We conducted this research to understand the efficacy in clinical trials, effectiveness in real-world studies, and overall safety of asfotase alfa. Asfotase alfa is a treatment for hypophosphatasia, a rare disease identified in 1948. This review marks 10 years since asfotase alfa’s first approval in 2015. Hypophosphatasia leads to a variety of health issues, including bone problems like rickets and fractures, premature tooth loss, and muscle weakness, pain, and poor quality of life. Before asfotase alfa, there was no specific treatment, and the disease could be deadly in infants. We gathered and analyzed data from clinical trials, real-world patient experiences, and case studies. This comprehensive review focused on various outcomes in both children and adults with hypophosphatasia. We looked at survival rates, the need for respiratory support, improvements in bone and dental health, physical abilities, pain, disability, and overall quality of life. We also reviewed the safety of asfotase alfa. The findings from the past decade show that asfotase alfa is effective in managing the wide range of symptoms associated with hypophosphatasia, from bone-related issues to muscle weakness. It has significantly improved survival in infants showing symptoms before six months of age. Asfotase alfa has also enhanced patients’ quality of life. These results provide a solid base for healthcare providers to assess and treat hypophosphatasia and guide future research directions to further benefit patients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,563
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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