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Enregistrement W2754095800 · doi:10.1136/bmjopen-2017-015872

Adherence and dosing interval of subcutaneous antitumour necrosis factor biologics among patients with inflammatory arthritis: analysis from a Canadian administrative database

2017· article· en· W2754095800 sur OpenAlexaffabout
Peter Bhoi, Louis Bessette, Mary Bell, C. Tkaczyk, F. Nantel, K. Maslova

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreCegep de Sainte Foy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDosingArthritisTumor necrosis factor alphaInflammatory arthritisRheumatologyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Subcutaneous tumour necrosis factor alpha TNFαinhibitors (SC-TNFis) such as golimumab (GLM), adalimumab (ADA), etanercept (ETA) and certolizumab pegol (CZP) have been used for many years for the treatment of inflammatory arthritis. Non-adherence to therapy is an important modifiable factor that may compromise patient outcomes. The aim of this analysis was to compare adherence and dosing interval of SC-TNFis in the treatment of people with inflammatory arthritis. DESIGN: We used the IMS Brogan database combining both Canadian private and public drug plan databases of Ontario and Quebec. Target drugs included SC-TNFis for inflammatory arthritis. The index period was from 1 January 2010 to 30 June 2012 and patients were followed for 24 months through 30 June 2014. Inclusion criteria were adult patients newly prescribed a SC-TNFis with at least three prescriptions and retained on therapy at 24 months.Dosing regimens as per the product monographs were used to compare actual versus expected drug utilisation. The mean possession ratio was used as a marker for adherence. Patients who scored >80% were considered adherent. The average days between units was estimated by taking the total days on therapy and divided by the number of units the patient received. RESULTS: 4035 patients were included: 683 (16.9%), 1400 (34.7%), 1765 (43.7%) and 187 (4.6%) were treated with GLM, ADA, ETA and CZP, respectively. The proportion of adherent patients in the GLM cohort (n=595/683, 87%, p<0.0001) was greater compared with ADA (n=1044/1400, 75%), ETA (n=1285/1765, 73%) and CZP-treated patients (132/187, 71%). In addition, the number of patients receiving biological drug at a shorter dosing interval was similar between cohorts, and was 5%, 6%, 12% and 4% in GLM (≤26 days), ADA (≤12 days), ETA (≤6 days) and CZP-treated patients (≤12 days), respectively. CONCLUSIONS: In this real-life administrative database, GLM had better adherence compared with other SC-TNFis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,300 · 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 tête enseignante, 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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