Machine learning identifies a profile of inadequate responder to methotrexate in rheumatoid arthritis.
Fiche publication
Date publication
novembre 2022
Journal
Rheumatology (Oxford, England)
Auteurs
Membres identifiés du Cancéropôle Est :
Pr GUILLEMIN Francis
Tous les auteurs :
Duquesne J, Bouget V, Cournède PH, Fautrel B, Guillemin F, de Jong PHP, Heutz JW, Verstappen M, van der Helm-van Mil AHM, Mariette X, Bitoun S
Lien Pubmed
Résumé
Around 30% of patients with rheumatoid arthritis (RA) have an inadequate response to methotrexate (MTX). We aimed to use routine clinical and biological data to build machine learning models predicting EULAR inadequate response to MTX and to identify simple predictive biomarkers.
Mots clés
Biomarker, Machine Learning, Methotrexate, Rheumatoid Arthritis, Treatment Response
Référence
Rheumatology (Oxford). 2022 11 23;: