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Enregistrement W2757580459 · doi:10.1016/j.semarthrit.2017.09.006

Association between NICE guidance on biologic therapies with rates of hip and knee replacement among rheumatoid arthritis patients in England and Wales: An interrupted time-series analysis

2017· article· en· W2757580459 sur OpenAlexfundno aff
Samuel Hawley, René Cordtz, Lene Dreyer, Christopher J Edwards, Nigel Arden, Antonella Delmestri, Alan J. Silman, Cyrus Cooper, Andrew Judge, Daniel Prieto‐Alhambra

Notice bibliographique

RevueSeminars in Arthritis and Rheumatism · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSamsungCelltrionNational Institute for Health and Care ResearchRegeneron PharmaceuticalsArthritis SocietyGigtforeningenDanoneMedical Research CouncilBiogenServierAmgenPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineNiceRheumatoid arthritisIncidence (geometry)Internal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the impact of NICE approval of tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) therapies on the incidence of total hip replacement (THR) and total knee replacement (TKR) among rheumatoid arthritis (RA) patients in England and Wales. METHODS: Primary care data [Clinical Practice Research Datalink (CPRD)] for the study period (1995-2014) were used to identify incident adult RA patients. The age and sex-standardised 5-year incidence of THR and TKR was calculated separately for RA patients diagnosed in each six-months between 1995-2009. We took a natural experimental approach, using segmented linear regression to estimate changes in level and trend following the publication of NICE TA 36 in March 2002, incorporating a 1-year lag. Regression coefficients were used to calculate average change in rates, adjusted for prior level and trend. RESULTS: We identified 17,505 incident RA patients of whom 465 and 650 underwent THR and TKR surgery, respectively. The modeled average incidence of THR and TKR over the biologic-era was 6.57/1000 person years (PYs) and 8.51/1000 PYs, respectively, with projected (had pre-NICE TA 36 level and trend continued uninterrupted) figures of 5.63/1000 PYs and 12.92 PYs, respectively. NICE guidance was associated with a significant average decrease in TKR incidence of -4.41/1000 PYs (95% C.I. -6.88 to -1.94), equating to a relative 34% reduction. Overall, no effect was seen on THR rates. CONCLUSIONS: Among incident RA patients in England and Wales, NICE guidance on TNFi therapies for RA management was temporally associated with reduced rates of TKR but not THR.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations27
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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