Comparative Effectiveness of Tumor Necrosis Factor Agents and Disease-modifying Antirheumatic Therapy in Children with Enthesitis-related Arthritis: The First Year after Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize the effect of anti-tumor necrosis factor (TNF) therapy compared to conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARD) in children with enthesitis-related arthritis (ERA) over the first year after diagnosis. METHODS: We conducted a multicenter retrospective comparative effectiveness study of children diagnosed with ERA. We estimated the effect of anti-TNF therapy on clinical variables (active joint count, tender entheses count) and patient-reported pain and global assessment of disease activity over the first year after diagnosis using state-of-the-art comparative effectiveness analytic methods. RESULTS: During the study period, 217 patients newly diagnosed with ERA had a total of 965 clinic visits the first year after disease diagnosis. Children [median age 11.6 yrs, interquartile range 10-14] were treated with anti-TNF monotherapy (n = 33, 15.2%), csDMARD monotherapy (n = 73, 33.6%), or both (n = 52, 23.9%) in the first year after disease diagnosis. There was a statistically significant improvement in the primary outcome, active joint count, over time in children who received an anti-TNF drug versus those who did not (p = 0.03). Additionally, use of anti-TNF therapy versus no anti-TNF therapy was associated with less patient-reported pain (p < 0.01) and improved disease activity over time as assessed by the clinical Juvenile Arthritis Disease Activity Score (p < 0.01). The magnitude of estimated effect on clinical outcomes was uniformly greater, with the exception of tender entheses count, in children treated with an anti-TNF drug versus a csDMARD. CONCLUSION: During the first year after diagnosis, anti-TNF exposure was associated with benefits for several clinically meaningful outcomes in children with enthesitis-related arthritis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».