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Enregistrement W2972865664 · doi:10.3899/jrheum.190303

Adherence to Treat-to-target Management in Rheumatoid Arthritis and Associated Factors: Data from the International RA BIODAM Cohort

2019· article· en· W2972865664 sur OpenAlexaffvenue
Alexandre Sepriano, Sofía Ramiro, Oliver FitzGerald, Mikkel Østergaard, Joanne Homik, Désirée van der Heijde, Ori Elkayam, Carter Thorne, Maggie Larché, Gianfranco Ferraccioli, Marina Backhaus, Gerd Burmester, Gilles Boire, Bernard Combe, Thierry Schaeverbeke, Alain Saraux, Maxime Dougados, Maurizio Rossini, Marcello Govoni, L. Sinigaglia, Alain Cantagrel, Cheryl Barnabé, Clifton O. Bingham, Paul P. Tak, Dirkjan van Schaardenburg, Hilde Berner Hammer, Joel Paschke, R. Dadashova, Edna Hutchings, Robert Landewé, Walter P. Maksymowych

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of CalgaryUniversité de SherbrookeUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesMedical Center, University of RochesterAgence Nationale de la RechercheHospital for Special SurgeryUniversity of RochesterFriedrich-Schiller-Universität JenaUniversiteit Leiden
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisCohortCohort studyInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Compelling evidence supports a treat-to-target (T2T) strategy for optimal outcomes in rheumatoid arthritis (RA). There is limited knowledge regarding the factors that impede implementation of T2T, particularly in a setting where adherence to T2T is protocol-specified. We aimed to assess clinical factors that associate with failure to adhere to T2T. METHODS: Patients with RA from 10 countries who were starting or changing conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs and/or starting tumor necrosis factor inhibitors were followed for 2 years. Participating physicians were required per protocol to adhere to the T2T strategy. Factors influencing adherence to T2T low disease activity (T2T-LDA; 44-joint count Disease Activity Score ≤ 2.4) were analyzed in 2 types of binomial generalized estimating equations models: (1) including only baseline features (baseline model); and (2) modeling variables that inherently vary over time as such (longitudinal model). RESULTS: A total of 571 patients were recruited and 439 (76.9%) completed 2-year followup. Failure of adherence to T2T-LDA was noted in 1765 visits (40.5%). In the baseline multivariable model, a high number of comorbidities (OR 1.10, 95% CI 1.02-1.19), smoking (OR 1.32, 95% CI 1.08-1.63) and high number of tender joints (OR 1.03, 95% CI 1.02-1.04) were independently associated with failure to implement T2T, while anticitrullinated protein antibody/rheumatoid factor positivity (OR 0.63, 95% CI 0.50-0.80) was a significant facilitator of T2T. Results were similar in the longitudinal model. CONCLUSION: Lack of adherence to T2T in the RA BIODAM cohort was evident in a substantial proportion despite being a protocol requirement, and this could be predicted by clinical features. [Rheumatoid Arthritis (RA) BIODAM cohort; ClinicalTrials.gov: NCT01476956].

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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