Influence on Effectiveness of Early Treatment with Anti-TNF Therapy in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the association between starting early treatment with anti-TNF and effectiveness as well as the possibility of applying therapeutic spacing in daily practice in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Observational, retrospective study conducted in two universitary hospitals in Spain. RA patients who received the first anti-TNF (adalimumab: ADA, etanercept: ETN or infliximab: IFX) during the study period (October 2006-2010) were included. Demographic data, time since diagnosis, disease activity (DAS28-ESR) and anti-TNF dosage were analyzed. Therapeutic objective was defined as DAS28 DAS28 < 2.6. Also the response related to criteria of the European League Against Rheumatism (EULAR) was evaluated. Therapeutic spacing was defined as the use of a lower dose or a higher interval according to label doses. The main endpoint was to assess the association between the effectiveness and the moment when the anti-TNF therapy begins. The secondary target was to evaluate the association between RA activity at the beginning of treatment with anti-TNF and dose used. Results. 82 patients were included. The prescription profile was: ADA (48.8%), ETN (31.7%) and IFX (19.5%). 71.4% of patients treated with anti-TNF during the first year since diagnosis, 57.1% of those who started after 1-5 years and 30.6% of patients who started after 5 years were in remission when the study ended. De-escalation strategy was performed in 25.6% of patients: ETN (38.5%), ADA (20.0%) and IFX (18.8%). The patients treated with a higher dose according to label doses were: IFX (81%), ADA, (12.5%) and ETN (7.7%). CONCLUSIONS: Results suggest that early treatment with anti-TNF can achieve a higher percentage of remissions. Therapeutic spacing is established as a strategy that improves the efficiency in those patients in remission, being the ETN the anti-TNF most susceptible for spacing, although a relation between the early beginning with anti-TNF and the used dose was not found.
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 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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».