Systematic Monitoring of Disease Activity Using an Outcome Measure Improves Outcomes in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically review the literature on the value of outcome measures to monitor treatment response in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: Canadian rheumatologists participating in the International 3e (evidence expertise exchange) Initiative formulated the question "Which parameters should be recommended for use in the management of RA patients to assess a clinically meaningful response in clinical practice?". Searches in 3 electronic databases, Medline, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials, yielded no relevant study addressing this question. Experts in the field proposed to extrapolate evidence from 3 randomized controlled trials of systematic monitoring or tight control strategy in the management of RA. RESULTS: Three studies were included in this review. The TICORA study showed that intensive management using systematic monitoring with the Disease Activity Score (DAS) aiming at least low disease activity, monthly followup, and more aggressive disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) treatment improves outcomes with higher remission rates (65% vs 16%; p < 0.0001). Fransen, et al demonstrated that targeted therapy aimed at low disease activity (DAS28 < 3.2) led to more changes in DMARD treatment, resulting in a larger number of patients with low disease activity (31% vs 16%; p = 0.028). The CAMERA study showed that systematic monitoring using the objective computer decision program evaluation and monthly followup yielded a greater remission rate (50% vs 37%; p = 0.0001). CONCLUSION: Systematic monitoring of disease activity, aiming for at least low disease activity, and frequent followup improves outcome in RA.
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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 | 0,018 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».