Overweight, Obesity, and the Likelihood of Achieving Sustained Remission in Early Rheumatoid Arthritis: Results From a Multicenter Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective Obesity is implicated in rheumatoid arthritis (RA) development, severity, outcomes, and treatment response. We estimated the independent effects of overweight and obesity on ability to achieve sustained remission (sREM) in the 3 years following RA diagnosis. Methods Data were from the Canadian Early Arthritis Cohort, a multicenter observational trial of early RA patients treated by rheumatologists using guideline‐based care. sREM was defined as Disease Activity Score in 28 joints (DAS28) <2.6 for 2 consecutive visits. Patients were stratified by body mass index (BMI) as healthy (18.5–24.9 kg/m 2 ), overweight (25–29.9 kg/m 2 ), and obese (≥30 kg/m 2 ). Cox regression was used to estimate the effect of the BMI category on the probability of achieving sREM over the first 3 years, controlling for age, sex, race, education, RA duration, smoking status, comorbidities, baseline DAS28, Health Assessment Questionnaire disability index, C‐reactive protein level, and initial treatment. Results Of 982 patients, 315 (32%) had a healthy BMI, 343 (35%) were overweight, and 324 (33%) were obese; 355 (36%) achieved sREM within 3 years. Initial treatment did not differ by BMI category. Compared to healthy BMI, overweight patients (hazard ratio [HR] 0.75 [95% confidence interval (95% CI) 0.58–0.98]) and obese patients (HR 0.53 [95% CI 0.39–0.71]) were significantly less likely to achieve sREM. Conclusion Rates of overweight and obesity were high (69%) in this early RA cohort. Overweight patients were 25% less likely, and obese patients were 47% less likely, to achieve sREM in the first 3 years, despite similar initial disease‐modifying antirheumatic drug treatment and subsequent biologic use. This is the largest study demonstrating the negative impact of excess weight on RA disease activity and supports a call to action to better identify and address this risk in RA patients.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».