Hospitalization for musculoskeletal disorders in rheumatoid arthritis patients: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rheumatoid arthritis (RA) patients failing disease modifying antirheumatic drugs (DMARDs) may undergo anti-Tumor Necrosis Factor (anti-TNF) therapy. Using the Quebec health services administrative databases, we examined the rates of musculoskeletal (MSD)-related hospitalizations among RA patients receiving anti-TNF, DMARDs, and neither of those therapies (non-users). METHODS: Matched cohort analyses were performed separately in 2002-2006 and 2007-2011. In each cohort, DMARD and non-user groups were formed to 3-1 match the anti-TNF users on age, sex, date of RA diagnosis, high-dimensional propensity score and date of the first anti-TNF dispensation (index-date). Non-users did not use DMARDs or anti-TNF drugs during the year before the index-date and in the 90 days post, but used at least one of these medications in the study period. RESULTS: During 2002-2006, 557 anti-TNF users were matched to 1144 DMARD users and to 656 non-users, compared to 690, 1651, and 532 patients, respectively during 2007-2011. The crude rates of MSD-related hospitalizations in the anti-TNF, DMARD and non-users groups were respectively: 8.2/100, 6.4/100 and 10.5/100 patient-years in 2002-2006, and 6.9/100, 4.8/100, and 8.6/100 patient-years in 2007-2011. In multivariable Cox regression models, the hazard ratios of MSD-related hospitalizations (95 % confidence interval) were: 0.95 (0.60; 1.50) for anti-TNF and 0.69 (0.46; 1.02) for DMARD users, versus non-users in 2002-06, and 0.65 (0.37; 1.14) and 0.40 (0.24; 0.66), respectively in 2007-2011. CONCLUSION: The MSD-related hospitalization risk was lower in RA patients using DMARD therapy and similar in those using anti-TNF therapy with or without DMARDs as compared to those not using either of these therapies during the study period.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».