Prevalence and predictors of tumour necrosis factor inhibitor persistence in psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To evaluate TNF-α inhibitor (TNFi) persistence when used as first- or second-line biologic therapy for the management of PsA, and to determine baseline clinical and laboratory parameters associated with TNFi persistence. Methods: A retrospective single-centre cohort study was performed on all patients with PsA initiated on TNFi therapy between 2003 and 2015. Demographic, clinical and laboratory characteristics were compared with TNFi persistence, using Kaplan-Meier survival and Cox proportional hazards models. Results: One hundred and eighty-eight patients with PsA were prescribed TNFi therapy as first-line biologic therapy over a period of 635 person-years [46% male, mean (s.d.) age 47.3 (11.4) years; median (interquartile range) disease duration 11 (7-16) years]. At 12 months of follow-up 79% of patients persisted with TNFi therapy, and 73% at 24 months. Of those discontinuing TNFi, 35% stopped due to primary inefficacy, 22% secondary inefficacy and 43% adverse events. Multivariable analysis identified female sex (hazard ratio (HR) 2.57; 95% CI: 1.26, 5.24; P = 0.01) and the presence of metabolic syndrome-related co-morbidities (HR = 2.65, 95% CI: 1.24, 5.69; P = 0.01) as predictors of lower persistence. Of 32 cases treated with a second TNFi, persistence at 12 months was 56%. TNFi persistence was 2-fold less likely in these 32 cases compared with first-line TNFi users (HR = 2.02, 95% CI: 1.20, 3.42; P = 0.01). Conclusion: Patients with PsA who are female and have metabolic syndrome-related co-morbidities have lower TNFi persistence. Although persistence was lower in patients who had switched to a second TNFi, a substantial proportion of these cases responded, advocating switching to a second TNFi as a valid therapeutic strategy.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».