Early medication use in new-onset rheumatoid arthritis may delay joint replacement: results of a large population-based study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Use of disease-modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) in rheumatoid arthritis (RA) may prevent joint damage and potentially reduce joint replacement surgeries. We assessed the association between RA drug use and joint replacement in Quebec, Canada. METHODS: A cohort of new-onset RA patients was identified from Quebec's physician billing and hospitalization databases from 2002-2011. The outcome was defined using procedure codes submitted by orthopedic surgeons. Medication use was obtained from pharmacy databases. We used alternative Cox regression models with time-dependent variables measuring the cumulative effects of past use during different time windows (one model focussing on the first year after cohort entry) for methotrexate (MTX), and other DMARDs. Models were adjusted for baseline sociodemographics, co-morbidity and prior health service use, time-dependent cumulative use of other drugs (anti-tumor necrosis factor [anti-TNF] agents, other biologics, cyclooxygenase-2 inhibitors [COXIBs], nonselective nonsteroidal antiinflammatory drugs [NSAIDs], and systemic steroids), and markers of disease severity. RESULTS: During follow-up, 608 joint replacements occurred among 11,333 patients (median follow-up: 4.6 years). The best-fitting model relied on the cumulative early use (within the first year after cohort entry) of MTX and of other DMARDs, with an interaction between MTX and other DMARDs. In this model, greater exposure within the first year, to either MTX (adjusted hazard ratio, HR = 0.95 per 1 month, 95% confidence interval, 95% CI 0.93-0.97) or other DMARDs (HR = 0.97, 95% CI 0.95-0.99) was associated with longer time to joint replacement. CONCLUSIONS: Our results suggest that longer exposure to either methotrexate (MTX) or other DMARDs within the first year after RA diagnosis is associated with longer time to joint replacement surgery.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».