IgA antibodies to myeloperoxidase in patients with eosinophilic granulomatosis with polyangiitis (Churg-Strauss).
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To better understand the real-world characteristics and costs of Sjögren's syndrome (SS). METHODS: Analysing the MarketScan Commercial Claims database from Jan. 1, 2006 to Dec. 31, 2011, we identified 10,414 patients ≥18 years old newly diagnosed with SS. Patient characteristics, drugs (commonly used for SS), resource utilisation, and medical costs were evaluated for 12 months pre- and post-diagnosis. RESULTS: Mean age was 55 years; 90% were female. At diagnosis, SS patients were most often seen by rheumatologists (39%) or internists (14.2%); the most common concurrent autoimmune conditions were rheumatoid arthritis (17.9%) and systemic lupus erythematosus (14.6%). Other common comorbidities were hypertension (37.6%), osteoarthritis (31.4%), and hyperlipidaemia/dyslipidaemia (30.3%). Post diagnosis of SS, claims for myocardial infarction and coronary artery bypass graft doubled. Medications of interest prescribed post-diagnosis were eye/mouth drugs (32.2%) and synthetic immunosuppressants (32.1%). Biologic drugs were prescribed to a minority (TNF inhibitors, ~5.0%; non-TNF inhibitors, 1%). Of note, prescriptions for all systemic immunotherapies (synthetic and biologic) were significantly lower in the subgroup without concurrent autoimmune disease, and 15.1% of the overall population had no SS-related prescriptions. Post diagnosis, total medical resource utilisation and total medical costs increased (1.2 and 1.4-fold, respectively). CONCLUSIONS: In this retrospective, real-world analysis, medical claims in the first year after SS diagnosis revealed that cardiovascular (CV) events increased and all-cause healthcare costs grew by 40%. Pharmacologic management consisted primarily of low potency immunomodulation and symptomatic treatments. Systemic disease-modifying therapies were used mostly in patients who had another concurrent autoimmune disease, suggesting a lack of treatment options for SS.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».