Real life data of secukinumab in ankylosing spondylitis and psoriatic arthritis: Analysis of 44 patients in a single center
Bibliographic record
Abstract
GirişSpondiloartritler aksiyel tutulum, periferik artrit, entezit, daktilit yanı sıra psöriyazis, üveit ve enflamatuvar barsak hastalığı (İBH) gibi ekstrartiküler tutulumlarla karakterize bir kronik enflamatuvar hastalık grubudur.[1] Psöriyatik artrit (PsA), psoriasisle ilişkili kronik enflamatuvar bir hastalıktır.[2] Konvansiyonel tedavilere yanıtsız ankilozan spondilit (AS) ve PsA hastalarında güncel tedavinin ana omurgasını anti-Öz Amaç: Sekukunimab IL-17A'ya bağlanan IgG1-kappa tam insan monoklonal antikorudur ve uzun dönem verileri bilinmektedir.Ülkemizde ise tedavi sonuçlarıyla ilgili gerçek yaşam verisi kısıtlıdır.Çalışmamızda ülkemizde görece yeni kullanıma giren sekukinumabın kliniğimizden takipli ankilozan spondilit (AS) ve psöriyatik artrit (PsA) hastalarındaki erken dönem sonuçlarını değerlendirmeyi amaçladık.Yöntem: Çalışmamıza Mayıs 2018-Ekim 2019 tarihleri arasında sekukinumab tedavisi başlanan AS ve PsA tanılarıyla polikliniğimizden izlenen 44 hasta dahil edilmiş olup verileri retrospektif olarak incelenmiştir.Bulgular: Çalışmaya dahil edilen 44 hastanın ortalama yaşı 44,9 olup çoğunluğu erkekti (%61,4).Otuz üç AS (%75) ve 11 (%25) PsA hastasında sekukinumab tedavisine başlandı.Sekukinumab tedavi süresi AS'de ortalama 9,1±5,3 ay, PsA'da ise ortalama 7,0±4,0 aydır.Sekukinumab devam oranı AS'de %75,7 (n=25) olurken PsA'da %63,6 (n=7) olarak gerçekleşmiştir.Sekukinumab tedavisi altında ciddi enfeksiyon veya malignite gelişimine takip süresince rastlanmamıştır.Sonuç: Sekukinumab AS ve PsA'da anti-TNF kullanmamış ya da yanıtsızlık ve/veya intolerans nedeniyle kullanamayan seçilmiş hastalarda etkin ve güvenilir bir tedavi seçeneği olarak görünmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".