Cardiovascular (CV) Risk after Initiation of Abatacept versus TNF Inhibitors in Rheumatoid Arthritis Patients with and without Baseline CV Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the cardiovascular safety of abatacept (ABA) versus tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) in rheumatoid arthritis (RA) patients with and without underlying cardiovascular disease (CVD). METHODS: We identified RA patients with and without baseline CVD who initiated ABA or TNFi by using data from 2 large US insurance claims databases: Medicare (2008-2013) and Truven MarketScan (2006-2015). After stratifying by baseline CVD, ABA initiators were 1:1 propensity score (PS) matched to TNFi initiators to control for > 60 baseline covariates. Cox proportional hazards regression estimated the HR and 95% CI for a composite endpoint of CVD including myocardial infarction, stroke/transient ischemic stroke, or coronary revascularization in the PS-matched cohorts. HR from 2 databases were combined through an inverse variance-weighted fixed-effects model. RESULTS: We included 6102 PS-matched pairs of ABA and TNFi initiators from Medicare and 6934 pairs from MarketScan. Of these, 35.3% in Medicare and 14.0% in MarketScan had baseline CVD. HR (95% CI) for composite CVD in the overall ABA group versus TNFi was 0.67 (0.55-0.81) in Medicare and 1.08 (0.83-1.41) in MarketScan with the combined HR of 0.79 (0.67-0.92). Among patients with baseline CVD, the HR (95% CI) was 0.71 (0.55-0.92) in Medicare and 1.02 (0.68-1.51) in MarketScan, with the combined HR of 0.79 (0.64-0.98). CONCLUSION: In this large cohort of publicly or privately insured patients with RA in the United States, ABA was associated with a 20% reduced risk of CVD versus TNFi. While this observational study is subject to potential residual confounding, our results were consistent in patients with baseline CVD.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».