Rheumatoid Arthritis Patients after Initiation of a New Biologic Agent: Trajectories of Disease Activity in a Large Multinational Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Response to disease modifying antirheumatic drugs (DMARDs) in rheumatoid arthritis (RA) is often heterogeneous. We aimed to identify types of disease activity trajectories following the initiation of a new biologic DMARD (bDMARD). METHODS: Pooled analysis of nine national registries of patients with diagnosis of RA, who initiated Abatacept and had at least two measures of disease activity (DAS28). We used growth mixture models to identify groups of patients with similar courses of treatment response, and examined these patients' characteristics and effectiveness outcomes. FINDINGS: We identified three types of treatment response trajectories: 'gradual responders' (GR; 3576 patients, 91·7%) had a baseline mean DAS28 of 4·1 and progressive improvement over time; 'rapid responders' (RR; 219 patients, 5·6%) had higher baseline DAS28 and rapid improvement in disease activity; 'inadequate responders' (IR; 103 patients, 2·6%) had high DAS28 at baseline (5·1) and progressive worsening in disease activity. They were similar in baseline characteristics. Drug discontinuation for ineffectiveness was shorter among inadequate responders (p=0.03), and EULAR good or moderate responses at 1year was much higher among 'rapid responders' (p<0.001). INTERPRETATION: Clinical information and baseline clinical characteristics do not allow a reliable prediction of which trajectory the patients will follow after bDMARD initiation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».