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Enregistrement W3032362697 · doi:10.5770/cgj.23.393

Outcomes with Biological Disease-Modifying Anti-Rheumatic Drugs (bDMARDs) in Older Patients Treated for Rheumatoid Arthritis

2020· article· en· W3032362697 sur OpenAlexaffvenue
Ripa Akter, Walter P. Maksymowych, M Martin, David B. Hogan

Notice bibliographique

RevueCanadian Geriatrics Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEtanerceptRheumatoid arthritisInternal medicineDiscontinuationAdverse effectAntirheumatic drugsPharmacovigilanceProspective cohort studyAntirheumatic Agents

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Biological disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) are recommended for rheumatoid arthritis (RA), but older patients reportedly experience more adverse events (AEs) and show variable treatment response. The objective of this study was to evaluate AEs and effectiveness of bDMARDs in a cohort of older patients. Methods AE and treatment effectiveness (based on DAS28 scores) data from a prospective provincial pharmacovigilance program for the years 2006–2009 in patients 55–64, 65–74, and 75+ years of age were compared. An intention to treat analysis with chisquare and unpaired t-testing for significance was performed. Results There were a total of 333 patients (156 were aged 55–64, 125 were 65–74, 52 were 75+). Those 75+ had higher disease activity and worse functional status at baseline. Among those 75+, AEs with bDMARDs were more common and likely to lead to discontinuation of therapy, be graded as severe, and classified as infectious (p < .05). Remission rate among those 75+ was significantly higher than patients 65–74. Etanercept was the most commonly used drug in all age groups. Conclusion Patients 75+ treated with bDMARDs are at a significantly greater risk of AEs, including infectious ones. The higher remission found in the oldest age group warrants further study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,814

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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