Effects of Repository Corticotropin Injection on Medication Use in Patients With Rheumatologic Conditions: A Claims Data Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Currently, specific studies identifying how repository corticotropin injection (RCI) is used in rheumatologic conditions are lacking. This is a first step to familiarize the trends of demographics using RCI as well as other medication use. Objective: RCI may produce anti-inflammatory as well as immune-modulatory effects. The purpose of this study is to examine the demographics of those who use RCI and the change in medication use, specifically prednisone, after RCI initiation. Method: This study used the Symphony Health Solutions (SHA) Claims database from 2008 to 2015. International Classification of Disease, Ninth Revision, codes were used to identify rheumatologic conditions including rheumatoid arthritis, systemic lupus erythematosus, dermatomyositis, and polymyositis. Information including RCI dose and concomitant medication uses was also obtained. Results: A total of 2749 patients with rheumatologic conditions receiving RCI were investigated for demographic information, and a total of 1048 patients with rheumatologic conditions on RCI were examined for medication use. The use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs, disease-modifying anti-rheumatic drugs, and biologics overall decreased significantly in all 3 rheumatologic conditions except biologics in dermatomyositis/polymyositis. In addition, mean prednisone dose before and after RCI use significantly decreased one quarter (12 weeks) after RCI initiation. Conclusion: Claims-based study on RCI use indicates that RCI use might reduce use of prednisone, disease-modifying anti-rheumatic drugs, and other biologics. Further prospective study is needed.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».