Effectiveness of Tumor Necrosis Factor Inhibitors in Combination with Various csDMARD in the Treatment of Rheumatoid Arthritis: Data from the DREAM Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze and compare the effectiveness and drug survival in patients with rheumatoid arthritis, as measured by 28-joint Disease Activity Score (DAS28) and Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI), of tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) monotherapy, TNFi + leflunomide (LEF), TNFi + sulfasalazine (SSZ), TNFi + other conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARD), and TNFi + methotrexate (MTX) therapy, in daily practice. METHODS: Data were collected from the DREAM registry. Patients beginning their first TNFi treatment were included in the study: TNFi monotherapy (n = 320), TNFi + SSZ (n = 103), TNFi + LEF (n = 80), TNFi + other csDMARD (n = 99), TNFi + MTX alone (n = 919), TNFi + MTX + other csDMARD (n = 412). Treatment effectiveness was analyzed using DAS28 and HAQ-DI with linear mixed models and the TNFi drug survival was analyzed using Kaplan-Meier curves and Cox regression. All analyses have been corrected for confounders. RESULTS: The patients who received TNFi + MTX had significantly better DAS28 and HAQ-DI values over time (both p < 0.001) and longer TNFi drug survival than TNFi monotherapy (p < 0.001). TNFi + SSZ and TNFi + other csDMARD had significantly better DAS28 values over time (p = 0.001) and longer drug survival (p = 0.001) versus TNFi monotherapy. TNFi + LEF was not significantly better compared to monotherapy. Adding other csDMARD to the TNFi + MTX combination provided no added value. CONCLUSION: Preferably, TNFi should be prescribed together with MTX. If this is not possible, we advise the use of other csDMARD.
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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».