Does Abatacept Increase Postoperative Adverse Events in Rheumatoid Arthritis Compared with Conventional Synthetic Disease-modifying Drugs?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate whether abatacept (ABA) causes more adverse events (AE) than conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs (csDMARD) after orthopedic surgery in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: A retrospective multicenter nested case-control study was performed in 18 institutions. Patients receiving ABA (ABA group) were matched individually with patients receiving csDMARD and/or steroids (control group). Postoperative AE included surgical site infection, delayed wound healing, deep vein thrombosis or pulmonary embolism, flare, and death. The incidence rates of the AE in both groups were compared with the Mantel-Haenszel test. Risk factors for AE were analyzed by logistic regression model. RESULTS: A total of 3358 cases were collected. After inclusion and exclusion, 2651 patients were selected for matching, and 194 patients in 97 pairs were chosen for subsequent comparative analyses between the ABA and control groups. No between-group differences were detected in the incidence rates of each AE or in the incidence rates of total AE (control vs ABA: 15.5% vs 20.7% in total, 5.2% vs 3.1% in death). CONCLUSION: Compared with csDMARD and/or steroids without ABA, adding ABA to the treatment does not appear to increase the incidence rates of postoperative AE in patients with RA undergoing orthopedic surgery. Large cohort studies should be performed to add evidence for the perioperative safety profile of ABA.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».