Remission in Early Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We systematically reviewed remission as an outcome measure in observational studies and randomized controlled trials (RCT) in early rheumatoid arthritis (RA). Our objectives were to identify its frequency using different criteria, to determine the influence of different treatment strategies on remission, and to review the effects of remission on radiological outcomes. METHODS: Pubmed, Medline and Embase were searched using the following terms: Early Rheumatoid Arthritis or Early RA combined with Remission, Treatment, anti-Tumor Necrosis Factor (TNF) or Disease-modifying Antirheumatic Drugs (DMARD). Remissions were reported using American College of Rheumatology (ACR) criteria and Disease Activity Score (DAS) criteria. RESULTS: Seventeen observational studies (4762 patients) reported remission in 27% of patients, 17% by ACR criteria and 33% by DAS criteria. Twenty RCT (4 comparing DMARD monotherapies, 13 comparing monotherapy with combination therapies, 3 comparing combination therapies) enrolled 4290 patients. ACR remissions occurred in 16% receiving DMARD monotherapy and 24% combination therapies (random effects OR 1.69, 95% CI 1.12-2.36). DAS remissions occurred in 26% and 42%, respectively (OR 2.01, 95% CI 1.46-2.78). Observational studies showed continuing radiological progression despite remission. RCT showed less radiological progression in remission when treated with combination therapy compared to monotherapies. CONCLUSION: Remission is a realistic treatment goal in early RA. Combination therapies using DMARD with or without TNF inhibitors increase remissions. Radiological progression occurred in remission but is reduced by combination therapies. ACR and DAS remission criteria are not directly comparable and standardization is needed.
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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 | 0,036 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».