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Enregistrement W6910199523 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.145

Effectiveness of b/tsDMARDs Including Ixekizumab Per Line of Therapy and Concomitant csDMARDs Use in Psoriatic Arthritis: Real-World Data from a Prospective Observational Study

2025· article· en· W6910199523 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensKrembil Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIxekizumabPsoriatic arthritisConcomitantSecukinumabObservational studyInterim analysisAdalimumabPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Treatment (tx) guidelines for psoriatic arthritis (PsA) recommend biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) or targeted synthetic (ts) DMARDs after inadequate response to conventional synthetic DMARDs (csDMARDs).[1] In clinical studies, ixekizumab (IXE) has shown efficacy in patients (pts) with PsA who were bDMARD-naïve,[2] tumor necrosis factor inhibitor (TNFi)-experienced,[3] and with and without concomitant csDMARDs. Data from real-world studies is limited. This interim analysis reports the effectiveness of IXE and other b/tsDMARDs in b/tsDMARD-naïve (naïve) and -experienced (exp) pts as well as in monotherapy (mono) and in combination (combo) with any csDMARD at 12 months (M) in real-world setting. Methods In the PRO-SPIRIT study, pts with PsA who initiated or switched to new b/tsDMARDs were evaluated in 5 European countries, and Canada. Pts were categorized by prior b/tsDMARD tx and concomitant csDMARD use at baseline (BL), respectively. Descriptive data for the analysis population at 12 M are presented. Mixed models for repeated measures (MMRM) were used to assess change from BL (CFB). Missing data was handled using multiple imputation. Results Of 1192* pts, TNF inhibitors (TNFi) (68.6%) and secukinumab (SEC) group (33.5%) had the highest proportion of naïve pts, whereas TNFi (53.5%) and JAKi (46.8%) had the highest proportion of combo pts (Table). At 12 M, similar mean CFB was observed in pts treated with IXE for clinical Disease Activity in Psoriatic Arthritis (cDAPSA) in the naïve (−13.6), exp (−12.1), mono (−12.3), and combo (−12.4) subgroups (subsequently reported in that order, herein); as well as for body surface area (BSA) (−5.0), (−3.6) (−4.4) and (−3.9). Similar trends were observed in tender joint counts and swollen joint counts. However, mean CFB in cDAPSA was lower in exp versus (vs) naïve pts treated with SEC (−8.9 vs −12.8), IL-12/23i (−7.4 vs −16.2) and IL-23i (−10.1 vs −17.2) and lower in mono vs combo in TNFi (−12.5 vs −15.2) and IL-23i (−11.0 vs −12.6). Mean CFB in BSA was lower in exp vs naïve pts treated with TNFi (−2.8 vs −5.4), and IL-23i (−2.0 vs −5.3). Table: BL characteristics for patients categorized by b/tsDMARD-naive, -experienced, monotherapy, and combination with csDMARDs Conclusion In real-world setting, IXE demonstrated similar effectiveness on joints and skin regardless of therapy line and concomitant csDMARDs, confirming findings from IXE clinical trials2,3. Other treatments showed less consistent results either in exp vs naïve pts (SEC, IL-12/23i, IL-23i) or in mono vs combo therapy (TNFi, IL-23i). [1.] Gossec L. Ann Rheum Dis 2020;79:700-12. [2.] Nash P. Lancet 2017;389:2317-27. [3.] Mease P. Ann Rheum Dis 2017;76:79-87.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,266 · 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'admission3
Résumé présentoui

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