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Enregistrement W2750608465 · doi:10.1093/rheumatology/kex062.208

RHEUMATOID ARTHRITIS: TREATMENT207. IMPACT OF BIOLOGIC THERAPIES ON NEED FOR HIP AND KNEE REPLACEMENT AMONG RHEUMATOID ARTHRITIS AND NON-RHEUMATOID ARTHRITIS PATIENTS IN ONTARIO, CANADA: AN INTERRUPTED TIME-SERIES ANALYSIS

2017· article· en· W2750608465 sur OpenAlexaffabout
Samuel Hawley, Vicki Ling, Christopher J Edwards, Nigel Arden, Cyrus Cooper, Andrew Judge, Michael J. Paterson, Gillian Hawker, Daniel Prieto‐Alhambra

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisInterrupted Time Series AnalysisArthritisPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Rates of orthopaedic surgery among rheumatoid arthritis (RA) patients have been decreasing in several developed countries. One explanatory factor could be the introduction of biologic therapies. While we recently tested this hypothesis using UK data, analyses that account for concurrent trends in non-RA patients is lacking. Our aim here was to estimate the impact of approval of tumour necrosis factor inhibitor therapy (TNFi) for RA on the need for total hip (THR) and total knee replacement (TKR) among incident RA patients in Ontario, Canada, while accounting for any concurrent rate changes among non-RA patients. Methods: Newly diagnosed RA patients (1996–2014) were identified from the Institute for Clinical Evaluative Sciences (ICES) data repository. Those with prior non-RA inflammatory arthritis or a THR/TKR were excluded. Age and sex standardized 5-year incidence rates of THR and TKR were calculated separately for each 6 months between 1996 and 2009. The impact of approval of biologic therapies in 2001 on the level and trend of these outcomes among RA patients was estimated using segmented linear regression, incorporating a 1-year lag period. We also estimated the impact on a time-series of THR and TKR incidence rate ratios (IRRs) comparing RA patients to matched non-RA patients. For each of the outcomes, regression coefficients remaining in final models (p-entry 0.049; p-exit 0.20) were used to estimate an average difference between the post-2001 estimates based on observed values compared to those expected based only on prior-2001 level/trend. We used the midpoint of the biologic-era for this comparison.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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