Impact of Obesity on Remission and Disease Activity in Rheumatoid Arthritis: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarize the relationship between obesity and remission in rheumatoid arthritis (RA); secondary objectives were to summarize other measures of treatment response and mortality in RA. METHODS: Medline and Embase searches were performed in March 2016 using relevant MeSH and keyword terms for obesity and RA. Articles were selected if they reported estimates for achieving remission in obese subjects relative to other body mass index (BMI) categories, or changes in composite or individual disease activity measures or patient-reported outcomes during therapy, or mortality rates, in relation to BMI category or on a continuous scale. Remission outcomes were conducive to meta-analysis, and all other outcomes were summarized. RESULTS: A total of 3,368 records were screened; we included 8 reporting remission rates, 9 reporting disease activity measures or patient-reported outcomes, and 3 examining mortality by obesity status or BMI. Obese patients attain remission less frequently than nonobese and/or normal-weight patients. In adjusted models, obese patients demonstrated lower odds of achieving remission (pooled odds ratio [OR] 0.57 [95% confidence interval (95% CI) 0.45, 0.72]) and sustained remission (pooled OR 0.49 [95% CI 0.32, 0.74]) relative to nonobese subjects. Most studies found obese patients to have worse Disease Activity Scores or Disease Activity Scores in 28 joints, tender joint counts, inflammatory markers, patient global evaluation scores, pain scores, and physical function scores during followup, but not worse swollen joint counts. Obesity was not associated with increased mortality. CONCLUSION: Obesity decreases the odds of achieving remission in RA and negatively impacts disease activity and patient-reported outcomes during therapy. Interventions to reduce BMI should be investigated for their ability to improve disease outcomes.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».