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Enregistrement W2803931736 · doi:10.1186/s13075-018-1539-6

Effectiveness and safety of tofacitinib in rheumatoid arthritis: a cohort study

2018· article· en· W2803931736 sur OpenAlexafffund
Marina Amaral de Ávila Machado, Cristiano Soares de Moura, Steve Ferreira Guerra, Jeffrey R. Curtis, Michał Abrahamowicz, Sasha Bernatsky

Notice bibliographique

RevueArthritis Research & Therapy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTofacitinibMedicineRheumatoid arthritisJanus kinase inhibitorInternal medicineRheumatologyMethotrexateAdalimumabCohortPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tofacitinib is the first oral Janus kinase inhibitor approved for the treatment of rheumatoid arthritis (RA). We compared the effectiveness and safety of tofacitinib, disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs), tumor necrosis factor inhibitors (TNFi), and non-TNF biologics in patients with RA previously treated with methotrexate. METHODS: We used MarketScan® databases (2011-2014) to study methotrexate-exposed patients with RA who were newly prescribed tofacitinib, DMARDs other than methotrexate, and biologics. The date of first prescription was defined as the cohort entry. The therapy was considered effective if all of the following criteria from a claims-based algorithm were achieved at the first year of follow-up: high adherence, no biologic or tofacitinib switch or addition, no DMARD switch or addition, no increase in dose or frequency of index drug, no more than one glucocorticoid joint injection, and no new/increased oral glucocorticoid dose. The safety outcome was serious infections requiring hospitalization. Non-TNF biologics comprised the reference group. RESULTS: We included 21,832 patients with RA, including 0.8% treated with tofacitinib, 24.7% treated with other DMARDs, 61.2% who had started therapy with TNFi, and 13.3% treated with non-TNF biologics. The rates of therapy effectiveness were 15.4% for tofacitinib, 11.1% for DMARDs, 18.6% for TNFi, and 19.8% for non-TNF biologics. In adjusted analyses, tofacitinib and non-TNF biologics appeared to have similar effectiveness rates, whereas DMARD initiators were less effective than non-TNF biologics. We could not clearly establish if tofacitinib was associated with a higher rate of serious infections. CONCLUSIONS: In patients with RA previously treated with methotrexate, our comparisons of tofacitinib with non-TNF biologics, though not definitive, did not demonstrate differences with respect to hospitalized infections or effectiveness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations66
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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