<p>Persistence to subcutaneous biological agents in Hungarian patients treated for inflammatory arthritis</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The aim of the study was to compare drug survival rate of subcutaneous tumor necrosis factor alpha inhibitors in rheumatoid arthritis, ankylosing spondylitis, and psoriatic arthritis patients in Hungary. METHODS: This was a retrospective analysis using data collected from 5,647 patients over a period of 10 years who were treated with any of the following drugs: adalimumab (ADA), etanercept, certolizumab pegol (CZP), and golimumab (GLM). National Health Insurance Fund's hospital, drug reimbursement, and special reimbursement registry data have been used in this study. Drug survival rate was calculated according to Kaplan-Meier survival analysis. Propensity score matching was used to reduce the potential bias caused by the inhomogeneity resulting from demographic characteristics, patient pathways, or drug administration protocols. Both raw and propensity matched data were subject of pairwise comparison between the four subcutaneous therapies. RESULTS: The overall rate of persistence for the 4 biological therapies was between 53% and 61% after 1 year and between 14% and 19% after 4 years (follow-up time). Pairwise comparisons between therapies showed significant differences with GLM-treated patients showing longer median survival times than patients on other therapies. After propensity matching, these differences remained statistically significant between GLM and ADA or CZP over 4 years. CONCLUSION: Hungarian show longer persistence to GLM compared to ADA and CZP.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».