Early Remission Is a Realistic Target in a Majority of Patients with DMARD-naive Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We analyzed remission rates at 3 and 12 months in patients with rheumatoid arthritis (RA) who were naive for disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD) and who were treated in a Finnish rheumatology clinic from 2008 to 2011. We compared remission rates and drug treatments between patients with RA and patients with undifferentiated arthritis (UA). METHODS: Data from all DMARD-naive RA and UA patients from the healthcare district were collected using software that includes demographic and clinical characteristics, disease activity, medications, and patient-reported outcomes. Our rheumatology clinic applies the treat-to-target principle, electronic monitoring of patients, and multidisciplinary care. RESULTS: Out of 409 patients, 406 had data for classification by the 2010 RA criteria of the American College of Rheumatology/European League Against Rheumatism. A total of 68% were female, and mean age (SD) was 58 (16) years. Respectively, 56%, 60%, and 68% were positive for anticyclic citrullinated peptide antibodies (anti-CCP), rheumatoid factor (RF), and RF/anti-CCP, and 19% had erosive disease. The median (interquartile range) duration of symptoms was 6 (4-12) months. A total of 310 were classified as RA and 96 as UA. The patients with UA were younger, had better functional status and lower disease activity, and were more often seronegative than the patients with RA. The 28-joint Disease Activity Score (3 variables) remission rates of RA and UA patients at 3 months were 67% and 58% (p = 0.13), and at 12 months, 71% and 79%, respectively (p = 0.16). Sustained remission was observed in 57%/56% of RA/UA patients. Patients with RA used more conventional synthetic DMARD combinations than did patients with UA. None used biological DMARD at 3 months, and only 2.7%/1.1% of the patients (RA/UA) used them at 12 months (p = 0.36). CONCLUSION: Remarkably high remission rates are achievable in real-world DMARD-naive patients with RA or UA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».