Prevalence of Co-existing Autoimmune Disease in Rheumatoid Arthritis: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Many autoimmune diseases, including rheumatoid arthritis (RA), share common mechanisms; however, population-based studies of the magnitude of multiple autoimmune diseases in patients with RA have not been performed. METHODS: We conducted a cross-sectional study using a US administrative healthcare thcare claims database to screen for prevalence of multiple autoimmune diseases in patients with RA and osteoarthritis (OA). Each patient diagnosed with RA between January 1, 2006 and September 30, 2014 was age- and sex-matched with five patients with OA. The prevalence of 37 pre-specified autoimmune diseases during the 24-month period before and after RA or OA diagnosis was compared. RESULTS: Overall, 286,601 patients with RA and 992,838 matched patients (from 1,421,624 records) with OA were evaluated. During the baseline period, at least one and more than one autoimmune diseases were identified in 24.3% and 6.0% of patients with RA compared with 10.5% and 1.4% of patients with OA, respectively. Highest prevalence rates for patients with RA were for systemic lupus erythematosus (3.8% versus 0.7% for OA) and psoriatic arthritis (3.2% versus 0.4%). Highest odds ratios (ORs) comparing RA with OA were for the prevalence of ankylosing spondylitis (OR 8.0; 95% CI 7.6, 8.5) and psoriatic arthritis (OR 7.8; 95% CI 7.6, 8.1). CONCLUSION: Patients with RA have more concurrent autoimmune diseases than patients with OA. These data suggest that the interrelationship between RA and other autoimmune diseases, and outcomes associated with the occurrence of multiple autoimmune diseases, may play an important role in disease understanding, management, and treatment decisions. FUNDING: Bristol-Myers Squibb.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».