Real-world utilization of DMARDs and biologics in rheumatoid arthritis: the RADIUS (Rheumatoid Arthritis Disease-Modifying Anti-Rheumatic Drug Intervention and Utilization Study) study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatoid Arthritis (RA) Disease-Modifying Anti-Rheumatic Drug (DMARD) Intervention and Utilization Study (RADIUS) is a unique, real-world, prospective, 5-year, observational study of over 10 000 patients with RA. RADIUS provides a snapshot of use patterns, effectiveness, and safety of DMARDs, biologics, and combination therapies used to manage RA in clinical practice. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Patients with RA requiring a new DMARD or biologic (addition or switch) were eligible for the RADIUS study. Two separate patient cohorts were enrolled; RADIUS 1 patients initiated any new therapy at entry, and RADIUS 2 patients initiated etanercept at entry. Patient demographics and disease activity measures were collected at study entry, and baseline characteristics were summarized for various subgroups. Effectiveness, safety, and patterns of use will be tracked for therapies utilized during the 5-year study. RESULTS: RADIUS 1 enrolled 4959 patients, and RADIUS 2 enrolled 5102 patients, mostly at community private practices (88%). In RADIUS 1, most patients initiated methotrexate (MTX) monotherapy, followed by MTX in combination with a biologic (e.g. infliximab plus MTX) or other DMARD. In RADIUS 2, most patients initiated etanercept in combination with MTX, followed by etanercept monotherapy. When a new therapy was required, physicians tended to add another therapy versus switching therapies. Patients initiating a biologic had a longer duration of RA and more severe disease compared with patients initiating non-biologic therapy. CONCLUSIONS: These real-world data provide evidence of the prescribing practices of rheumatologists in 2001-2003. Future analyses will allow evidence-based comparisons of the long-term safety and effectiveness of DMARDs, biologics, and combination therapies to assist physicians in clinical decision-making.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 |
| 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 ».