Increasing Rates of Arthroplasty for Psoriatic Arthritis in the United Kingdom Between 1995 and 2010
Notice bibliographique
Résumé
Objective Arthroplasty requirements among patients with psoriatic arthritis (PsA) are not well known. This information is important to clinical and policy stakeholders for health‐system planning and may serve as a surrogate for estimation of the efficacy of disease‐modifying therapy. Methods We utilized The Health Improvement Network (THIN), a large general practice medical records database in the UK, to assess rates of primary total arthroplasty among patients with PsA and the general population between the years 1995 and 2010. Linear regression was used to estimate arthroplasty rates for the 2 cohorts during the study period, and Poisson regression was used to determine age‐ and sex‐adjusted incidence rate ratios (IRRs) between the PsA and general population cohorts. Results We identified 5,619 patients with incident PsA and 5,090,814 eligible patients from the general population between 1995 and 2010. In total, 187 primary total arthroplasties were documented in patients with PsA, and 80,163 primary total arthroplasties were documented in the general population. A trend of increasing arthroplasty rates was observed for both the PsA (R2 = 0.809; P < 0.0001) and general population (R2 = 0.890; P < 0.0001) cohorts during the study period. After adjustment for age and sex, patients with PsA had a first arthroplasty incidence rate that was twice that of the general population (IRR 2.01 [95% confidence interval 1.73–2.34]; P < 0.0001), notably beyond the year 2003 when biologic therapies were introduced. Conclusion Both the general population and patients with PsA have experienced increasing rates of first arthroplasty from 1995 to 2010, although the overall incidence rate was significantly higher for those with PsA.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».