Smoking Is Associated with Higher Disease Activity in Rheumatoid Arthritis: A Longitudinal Study Controlling for Time-varying Covariates
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Prior studies around the relationship between smoking and rheumatoid arthritis (RA) disease activity have reported inconsistent findings, which may be ascribed to heterogeneous study designs or biases in statistical analyses. We examined the association between smoking and RA outcomes using statistical methods that account for time-varying confounding and loss to followup. METHODS: We included 282 individuals with an RA diagnosis using electronic health record data collected at a public hospital between 2013 and 2017. Current smoking status and disease activity were assessed at each visit; covariates included sex, race/ethnicity, age, obesity, and medication use. We used longitudinal targeted maximum likelihood estimation to estimate the causal effect of smoking on disease activity measures at 27 months, and compared results to conventional longitudinal methods. RESULTS: Smoking was associated with an increase of 0.64 units in the patient global score compared to nonsmoking (p = 0.01), and with 2.58 more swollen joints (p < 0.001). While smoking was associated with a higher clinical disease activity score (2.11), the difference was not statistically significant (p = 0.22). We found no association between smoking and physician global score, or C-reactive protein levels, and an inverse association between smoking and tender joint count (p = 0.05). Analyses using conventional methods showed a null relationship for all outcomes. CONCLUSION: Smoking is associated with higher levels of disease activity in RA. Causal methods may be useful for investigations of additional exposures on longitudinal outcome measures in rheumatologic disease.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 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 ».