Incidence and Predictors of Secondary Failure to Biologic Therapy in Patients With Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Secondary failure to biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) is challenging and contributes to the complexity of managing psoriatic arthritis (PsA). We aimed to define the frequency and incidence of this phenomenon in PsA and identify the risk factors for its occurrence. METHODS: We retrieved data on patients with PsA from our single-center, specialized-care, prospective observational cohort who initiated and remained on bDMARDs for ≥ 1 year after clinic enrollment between 2000 and 2023. We defined response to therapy at the 1-year visit (baseline) as achievement of ≥ 40% reduction in the swollen joint count (SJC) and either ≥ 50% reduction in Psoriasis Area and Severity Index (PASI) or PASI ≤ 2. We defined secondary failure as the inability to maintain response criteria or as the clinician's judgment of loss of effectiveness. To examine factors associated with secondary failure, we fitted Cox regression models. RESULTS: Of 482 patients included in the study, 264 (54.8%) were responders at 1 year. Of these, 94 (35.6%) developed secondary failure at a median of 1.6 (IQR 0.7-3.8) years from response. In the multivariable model, higher SJC (hazard ratio [HR] 1.39, 95% CI 1.05-1.84) and PASI (HR 1.14, 95% CI 1.01-1.29) at baseline were associated with secondary failure. Tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) vs other bDMARD use (HR 0.39, 95% CI 0.18-0.88), initiation as first-line bDMARD (HR 0.48, 95% CI 0.25-0.91), and treatment initiation during more recent calendar years (HR 0.34, 95% CI 0.12-0.98) were associated with less secondary failure. CONCLUSION: Secondary failure to bDMARD is common in PsA and may be influenced by both disease- and therapy-related factors.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».