American College of Rheumatology/Spondylitis Association of America/Spondyloarthritis Research and Treatment Network 2015 Recommendations for the Treatment of Ankylosing Spondylitis and Nonradiographic Axial Spondyloarthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide evidence-based recommendations for the treatment of patients with ankylosing spondylitis (AS) and nonradiographic axial spondyloarthritis (SpA). METHODS: A core group led the development of the recommendations, starting with the treatment questions. A literature review group conducted systematic literature reviews of studies that addressed 57 specific treatment questions, based on searches conducted in OVID Medline (1946-2014), PubMed (1966-2014), and the Cochrane Library. We assessed the quality of evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) method. A separate voting group reviewed the evidence and voted on recommendations for each question using the GRADE framework. RESULTS: In patients with active AS, the strong recommendations included use of nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs), use of tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) when activity persists despite NSAID treatment, not to use systemic glucocorticoids, use of physical therapy, and use of hip arthroplasty for patients with advanced hip arthritis. Among the conditional recommendations was that no particular TNFi was preferred except in patients with concomitant inflammatory bowel disease or recurrent iritis, in whom TNFi monoclonal antibodies should be used. In patients with active nonradiographic axial SpA despite treatment with NSAIDs, we conditionally recommend treatment with TNFi. Other recommendations for patients with nonradiographic axial SpA were based on indirect evidence and were the same as for patients with AS. CONCLUSION: These recommendations provide guidance for the management of common clinical questions in AS and nonradiographic axial SpA. Additional research on optimal medication management over time, disease monitoring, and preventive care is needed to help establish best practices in these areas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».