Bone mineral density in rheumatoid arthritis patients 1 year after adalimumab therapy: arrest of bone loss
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the effects of anti-tumour necrosis factor (TNF)alpha antibody therapy on bone mineral density (BMD) of the lumbar spine and femur neck in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: A total of 50 patients with active RA (DAS28> or =3.2) who started adalimumab (40 mg subcutaneously/2 weeks) were included in an open label prospective study. All patients used stable methotrexate and were allowed to use prednisone (< or =10 mg/day). The BMD of the lumbar spine and femur neck was measured before and 1 year after start of treatment. RESULTS: Disease activity at baseline (28-joint Disease Activity Score (DAS28)) and disease duration were inversely correlated with femoral neck BMD and lumbar spine BMD (p<0.05). Mean BMD of lumbar spine and femur neck remained unchanged after 1 year of adalimumab therapy (+0.3% and +0.3%, respectively). Of interest, a beneficial effect of prednisone on change in femur neck BMD was observed with a relative increase with prednisone use (+2.5%) compared to no concomitant prednisone use (-0.7%), (p = 0.015). CONCLUSION: In contrast to the progressive bone loss observed after conventional disease-modifying antirheumatic drug therapy, TNF blockade may result in an arrest of general bone loss. Consistent with previous observations, the data also suggest that the net effect of low-dose corticosteroids on BMD in RA may be beneficial, possibly resulting from their anti-inflammatory effects.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».