E37. Does Body Mass Index Impact Long-Term Retention with Abatacept in Patients with Rheumatoid Arthritis who have Received at Least One Prior Biologic Agent? 2-Year Results from a Real-World, International, Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In RA, reduced efficacy with anti-TNF therapy and dose escalation have been reported for obese patients compared with non-obese patients. Clinical trials have shown that BMI does not affect abatacept (ABA) efficacy or pharmacodynamics and real-world data show that short-term ABA retention, dosing and treatment outcomes are unaffected by BMI. We assessed the impact of BMI on the long-term retention of patients using i.v. ABA who had previously failed ≥1 biologic in clinical practice across Europe and Canada. Methods: ACTION was a 2-year, non-interventional, international, multicentre, cohort study that evaluated the retention and effectiveness of i.v. ABA in adults with moderate-to-severe RA. Patients who received ≥1 prior biologic and enrolled in countries with sufficient patient numbers to explore between-country effects were included in this analysis. Patients were stratified by their baseline BMI. Crude 2-year retention rate was estimated using the Kaplan-Meier method. The effect of BMI was analysed through a multivariate Cox proportional hazard model clustered for site effects with conditional imputation of missing data for covariates. Hazard ratios and corresponding 95% CI were adjusted for sociodemographic variables, disease characteristics, comorbidities at initiation and treatment characteristics. Patients were considered adherent to ABA if the ratio of the number of infusions received to the number expected was between 80% and 120%.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».