Evidence for treating rheumatoid arthritis to target: results of a systematic literature search update
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A systematic literature review (SLR; 2009-2014) to compare a target-oriented approach with routine management in the treatment of rheumatoid arthritis (RA) to allow an update of the treat-to-target recommendations. METHODS: Two SLRs focused on clinical trials employing a treatment approach targeting a specific clinical outcome were performed. In addition to testing clinical, functional and/or structural changes as endpoints, comorbidities, cardiovascular risk, work productivity and education as well as patient self-assessment were investigated. The searches covered MEDLINE, EMBASE, Cochrane databases and Clinicaltrial.gov for the period between 2009 and 2012 and separately for the period of 2012 to May of 2014. RESULTS: Of 8442 citations retrieved in the two SLRs, 176 articles underwent full-text review. According to predefined inclusion/exclusion criteria, six articles were included of which five showed superiority of a targeted treatment approach aiming at least at low-disease activity versus routine care; in addition, publications providing supportive evidence were also incorporated that aside from expanding the evidence provided by the above six publications allowed concluding that a target-oriented approach leads to less comorbidities and cardiovascular risk and better work productivity than conventional care. CONCLUSIONS: The current study expands the evidence that targeting low-disease activity or remission in the management of RA conveys better outcomes than routine care.
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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 | 0,015 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».