Abatacept initiation in rheumatoid arthritis and the risk of cancer: a population-based comparative cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether abatacept as initial biological DMARD (bDMARD) in the treatment of RA, when compared with other bDMARDs, is associated with an increased risk of cancer overall and by specific cancer sites (breast, lung, lymphoma, melanoma and non-melanoma skin cancer). METHODS: We performed a population-based cohort study among patients newly treated with bDMARDs within the US-based Truven MarketScan population and Supplemental US Medicare from 2007 to 2014. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios and 95% CIs of any cancer (and specific cancers) associated with initiation of abatacept, compared with initiation of other bDMARDs, adjusted for age and deciles of the propensity score. RESULTS: The cohort included 4328 patients on abatacept and 59 860 on other bDMARDs, of whom 409 and 4197 were diagnosed with any cancer during follow-up (incidence rates 4.76 per 100 per year and 3.41 per 100 per year, respectively). Compared with other bDMARDs, the use of abatacept was associated with an increased incidence of cancer overall (hazard ratioadjusted 1.17; 95% CI 1.06, 1.30). Analyses by specific cancer sites showed a significantly increased incidence of non-melanoma skin cancer (hazard ratioadjusted 1.20; 95% CI 1.03, 1.39), but no significant difference for other specific cancer sites. CONCLUSION: The use of abatacept as first bDMARD in the treatment of RA was associated with a slight increased risk of cancer overall and particularly non-melanoma skin cancer, compared with other bDMARDs. This potential signal needs to be replicated in other settings.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».