Treating to a Target in Established Active Rheumatoid Arthritis Patients Receiving a Tumor Necrosis Factor Inhibitor: Results From a Real‐World Cluster‐Randomized Adalimumab Trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In early rheumatoid arthritis (RA), treating to a target is more effective than routine care (RC). Our aim was to determine if treating to a target has better outcomes than RC in established active RA. METHODS: We used a real-world, 18-month cluster-randomized trial in established active RA patients treated with adalimumab. Physicians were randomized to RC, treating to a Disease Activity Score in 28 joints (DAS28) of <2.6 (DAS group), or treating to a 0 of 28 swollen joint count (SJC; 0-SJC group). RESULTS: Among the 308 enrolled patients, 109 (35.4%) were randomized to RC, 100 (32.5%) to the DAS group, and 99 (32.1%) to the 0-SJC group. When adjusting for baseline DAS28, a comparable but significant (P < 0.001) improvement in DAS28 was observed at 12 months for all groups (DAS28 mean score 3.1, 3.4, and 3.2, respectively). There were no significant between-group differences in the improvement of clinical parameters and patient-reported outcomes with the exception of the mean change in patient satisfaction over time (P = 0.020), which was highest in the DAS group. Time to achieving good/moderate European League Against Rheumatism (EULAR) response was significantly shorter in the targeted treatment groups compared to RC (adjusted hazard ratio [HR] for the DAS-group 2.99 [95% confidence interval (95% CI) 1.71-5.24] and HR for the 0-SJC group 1.86 [95% CI 1.09-3.13]). The dropout rate was 52.3% in RC, 27% in the DAS group, and 22.2% in the 0-SJC group (P < 0.001). CONCLUSION: All groups experienced significant improvements at 18 months of treatment with adalimumab. Treating to target in established RA did not differ from RC in terms of therapeutic end point achievement for patients remaining on treatment. However, time to achieving good/moderate EULAR response was significantly shorter in the targeted treatment groups compared to RC and, importantly, the dropout rate was significantly lower with targeted treatment.
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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».