Serious infection following anti–tumor necrosis factor α therapy in patients with rheumatoid arthritis: Lessons from interpreting data from observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a recent observational study, we found that the risk of serious infection following anti-tumor necrosis factor alpha (anti-TNFalpha) therapy in patients with rheumatoid arthritis (RA) was not importantly increased compared with the background risk in routinely treated RA patients with similar disease severity. Observational data sets are, however, subject to a number of important biases related to selection factors for the timing of starting and stopping therapy. Infection risk is also likely to vary with duration of therapy. This study was undertaken to examine the influences of these biases and of the method of analysis on the risk of infection. METHODS: We compared the risk of serious infection in 8,659 patients treated with anti-TNFalpha with that in 2,170 patients treated with traditional disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) recruited to the British Society for Rheumatology Biologics Register. We applied a number of statistical models in which we varied the length of the followup period by using different definitions of the date of discontinuation of treatment and different lag periods of risk following drug cessation. RESULTS: When the at-risk period was defined as "receiving treatment", the adjusted incidence rate ratio comparing patients receiving anti-TNFalpha therapy with patients receiving DMARD therapy was 1.22 (95% confidence interval [95% CI] 0.88-1.69). Limiting followup to the first 90 days, however, revealed an adjusted incidence rate ratio of 4.6 (95% CI 1.8-11.9). Rates of infection were increased in the 90 days immediately following drug discontinuation and beyond, explained by selection factors for drug discontinuation. CONCLUSION: These findings show that overall, the way in which UK rheumatologists select patients for starting and discontinuing anti-TNFalpha therapy explains our previous finding of no increase in risk. However, there may be important increases in true risk, notably early in the course of treatment, that would become more evident depending on the definition of at-risk period.
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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 | 0,301 | 0,670 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».