Minimal Disease Activity and Anti–Tumor Necrosis Factor Therapy in Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A state of minimal disease activity (MDA) was defined and validated as target for treatment in psoriatic arthritis (PsA). We aimed to identify disease characteristics, outcome, and predictors of MDA in patients treated with tumor necrosis factor α (TNFα) blockers. METHODS: Patients fulfilling the Classification of Psoriatic Arthritis criteria treated with TNFα blockers were followed every 3-6 months. Patients were considered in MDA when they meet at least 5 of the 7 criteria. Sustained MDA was defined as an MDA state lasting ≥12 months. Patients achieving MDA were compared to non-MDA patients. A proportional odds discrete time survival analysis model was applied, adjusting for sex, age, PsA duration, abnormal erythrocyte sedimentation rate (ESR) and clinically damaged joint count at each visit to identify predictors for MDA. RESULTS: Of the 306 patients treated with TNFα blockers identified from our database, 23 patients were in an MDA state when treatment was commenced; 57 were taking TNFα blockers prior to enrollment. Therefore, 226 subjects were in a non-MDA state and constituted the study population. One hundred forty-five patients of 226 patients (64%) achieved MDA within a mean ± SD duration of 1.30 ± 1.68 years. The mean ± SD duration of MDA was 3.46 ± 2.25 years. At total of 17 patients withdrew from therapy and remained in an MDA state. Male sex (odds ratio [OR] 1.65, 95% confidence interval [95% CI] 1.08-2.53; P = 0.02) and normal ESR (OR 2.27, 95% CI 1.22-4.17; P = 0.009) increased the odds for achieving MDA. CONCLUSION: MDA is achieved in 64% of patients treated with TNFα blockers in a clinical setting. Male sex and normal ESR are predictors for MDA. On withdrawal or reduction in treatment, 11.6% of patients maintained MDA state.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».