Comparative Effectiveness of Nonbiologic versus Biologic Disease-modifying Antirheumatic Drugs for Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the comparative effectiveness of nonbiologic disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD) versus biologic DMARD (bDMARD) for treatment of rheumatoid arthritis (RA), using 2 common analytic approaches. METHODS: We analyzed change in Clinical Disease Activity Index (CDAI) scores in patients with RA enrolled in a US-based observational registry from 2001 to 2008 using multivariable (MV) regression and propensity score (PS) matching. Among patients who initiated treatment with a nonbiologic DMARD (n = 1729), we compared patients who switched to, or added, another nonbiologic (n = 182) or a bDMARD (n = 342) at 5, 9, and 24 months after treatment change. RESULTS: Both analytic approaches showed that patients switching to or adding another nonbiologic DMARD demonstrated improvement across 9 and 24 months (both p < 0.001). Both approaches also demonstrated greater improvement in CDAI among recipients of bDMARD relative to a second nonbiologic DMARD at 5 months (p < 0.02). The MV regression approach upheld these results at 9 and 24 months (p < 0.03). In contrast, the PS-matching approach did not show a sustained advantage with bDMARD at these later timepoints, possibly because of lower statistical power and/or lower baseline disease activity in the PS-matched cohort. CONCLUSION: Patients in both treatment groups generally experienced lower CDAI scores across time. Patients switching to bDMARD demonstrated greater improvement than patients switching to nonbiologic DMARD with both analytic approaches at 5 months. Relative advantages with bDMARD were observed at 9 and 24 months only with MV regression. These analyses provide a practical example of how findings in comparative effectiveness research can diverge with different methodological approaches.
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».