Outcomes and Safety of Tumor Necrosis Factor Inhibitors in Reactive Arthritis: A Nationwide Experience from Iceland
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Reactive arthritis (ReA) is a spondyloarthritis triggered by a bacterial infection. In cases where nonsteroidal antiinflammatory drugs and conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs have failed, biologics such as tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) have been used. However, limited evidence exists of the efficacy and safety of these drugs in ReA. We report on Icelandic patients with ReA who have been treated with TNFi, their characteristics, outcomes, and safety. METHODS: We conducted an observational cohort study using the Icelandic nationwide database of biologic therapy (ICEBIO) supplemented with a retrospective study of electronic health record (EHR) data. Drug efficacy was assessed using disease activity scores and standardized questionnaires within ICEBIO; safety was assessed using ICEBIO and EHR data. RESULTS: Thirty-eight patients with ReA were registered in the database. Eight were given TNFi within 1 year of symptom onset. At 6 and 18 months, there was a significant reduction in C-reactive protein (CRP), tender and swollen joints, visual analog scale for pain and fatigue, 28-joint count Disease Activity Score 28 based on CRP, Clinical Disease Activity Index, and Health Assessment Questionnaire scores. Seventy-one to 90% of patients were considered treatment responders. Two patients were able to stop biologics owing to remission. During the 303 patient-years (mean 8, range 1-15) biologics were given, 6 hospital admissions for infections were noted. CONCLUSION: TNFi are safe and effective in ReA, but treatment tends to be prolonged. Further clinical trials are urgently needed in ReA.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».