Factors Associated With Sustained Remission in Rheumatoid Arthritis in Patients Treated With Anti–Tumor Necrosis Factor
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Anti-tumor necrosis factor (anti-TNF) antibody has revolutionized the treatment of rheumatoid arthritis (RA), and remission is now a realistic possibility for patients. Despite widespread use of anti-TNFs, predicting which patients are most likely to attain a sustained good response to these treatments remains challenging. Our objective was to undertake a systematic review of the literature to evaluate existing evidence for demographic and clinical factors associated with the achievement of sustained remission in individuals with RA treated with anti-TNF therapy. METHODS: Embase, Medline, and the Cochrane Controlled Trials Register were searched along with studies identified from reference lists. Quality of studies was assessed using Newcastle-Ottawa criteria. Meta-analysis was undertaken where unadjusted odds ratios were available for the same demographic or clinical factors from at least 3 studies. RESULTS: Six studies were identified. Concomitant methotrexate use was associated with an increased likelihood of achieving sustained remission. Greater baseline disease activity, tender joint count, age, disease duration, baseline functional impairment, and female sex were associated with reduced likelihood of achieving sustained remission. CONCLUSION: Factors predicting sustained remission are seldom reported. Evidence identified in this review supports current recommendations for methotrexate coprescription and highlights the negative impact of particular clinical and demographic features on the likelihood of achieving optimal response to anti-TNF treatment. Sustained remission is clinically more relevant than point remission in RA. More widespread reporting of sustained remission will help clinicians set realistic expectations on likely long-term treatment efficacy and could be an important tool for identifying patients suitable for dose optimization.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».