Relationship Between Pack-year History of Smoking and Response to Tumor Necrosis Factor Antagonists in Patients with Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether there is a quantitative relationship between smoking history and response to therapy with tumor necrosis factor (TNF) antagonists. METHODS: A history of cigarette smoking was obtained from a questionnaire completed by each patient starting therapy with TNF antagonists since 2002 (n=154). A core set of demographic and clinical variables was recorded at baseline and at 3 and 12 months. The extent of smoking was quantified in pack-years (py), with 1 py equivalent to 20 cigarettes per day for 1 year. The association between smoking intensity and response was assessed using contingency tables and logistic regression analysis. Response to therapy was defined according to the European League Against Rheumatism improvement criteria. RESULTS: There was an increasing trend of no response at 3 and 12 months with increasing py history [p (trend)=0.008 and 0.003, respectively]. The change in Disease Activity Score (DAS)28 over the first 3 months was inversely associated with the number of py (r=-0.28, p=0.002). The association of py history with response failure was independent of age, sex, disease duration, baseline disease activity score (DAS28), Health Assessment Questionnaire (HAQ) score, IgM rheumatoid factor, and smoking at baseline. The most significant effect was seen in patients treated with infliximab. CONCLUSION: RA patients with a history of smoking were more likely to show a poor response to TNF antagonists. Response failure was associated with the intensity of previous smoking, irrespective of smoking status at initiation of anti-TNF therapy.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».