Clinical and Serological Predictors of Remission in Rheumatoid Arthritis Are Dependent on Treatment Regimen
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Early intensive treatment is now the cornerstone for the management of rheumatoid arthritis (RA). In the era of personalized medicine, when treatment is becoming more individualized, it is unclear from the current literature whether all patients with RA benefit equally from such intensive therapies. We investigated the benefit of different treatment regimens on remission rates when stratified to clinical and serological factors. METHODS: The Combination Anti-rheumatic Drugs in Early Rheumatoid Arthritis (CARDERA) trial recruited patients with RA of less than 2 years' duration who had active disease. The trial compared 4 treatment regimens: methotrexate monotherapy, 2 different double therapy regimens (methotrexate and cyclosporine or methotrexate and prednisolone) and 3-drug therapy. Clinical predictors included age, male sex, and tender joint count (TJC) and serological biomarkers included rheumatoid factor (RF) and anticitrullinated protein antibodies (ACPA). RESULTS: Patients who were male, over 50 years, had ≥ 6 TJC, were RF-IgM-positive, or ACPA-positive were more likely to achieve remission at 24 months using 3-drug therapy compared to monotherapy (OR 2.99, 4.95, 2.71, 2.54, and 3.52, respectively). There were no differences in response to monotherapy and 3-drug therapy if patients were female, under 50 years, had < 6 TJC, or were seronegative. CONCLUSION: Early intensive regimens have become the gold standard in the treatment of early RA. Our study suggests that this intensive approach is only superior to monotherapy in certain subsets of patients. Although these are unlikely to be the only predictors of treatment response, our study brings us a step closer to achieving personalized medicine 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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».