Persistence and Dose Escalation of Tumor Necrosis Factor Inhibitors in US Veterans with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Limited evidence exists comparing the persistence, effectiveness, and costs of biologic therapies for rheumatoid arthritis in clinical practice. Comparative effectiveness studies are needed to understand real-world experience with these agents. We evaluated treatment patterns, costs, and effectiveness of tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) agents in patients enrolled in the Veterans Affairs Rheumatoid Arthritis (VARA) registry. METHODS: Observational data from the VARA registry and linked administrative databases were analyzed. Longitudinal data from VARA patients initiating adalimumab (ADA), etanercept (ETN), or infliximab (IFX) from 2003 (the date all agents were available within the Veteran Affairs) to 2010 were analyzed. Outcomes included Disease Activity Score using 28 joints (DAS28), treatment persistence, dose escalation, and direct costs of drugs and drug administration. RESULTS: For 563 eligible patients, baseline DAS28, DAS28 improvements, and persistence on initial treatment were similar across agents. Fewer patients receiving ETN (n = 5/290; 2%) underwent dose escalation than did patients taking ADA (n = 32/204; 16%) or IFX (n = 44/69; 64%). Annual costs for first course of TNFi therapy were lower for injectable ADA ($13,100 US) and ETN ($13,500 US) than for intravenously administered IFX ($16,900 US). CONCLUSION: Despite similar persistence and clinical disease activity for these TNFi agents, rates of dose escalation were highest with ADA and IFX. Higher overall costs were noted for IFX without increases in effectiveness.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».