Use of Disease-modifying Antirheumatic Drugs, Biologics, and Corticosteroids in Older Patients With Rheumatoid Arthritis Over 20 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine changes in prescribing patterns, especially the use of corticosteroids (CS), in patients with rheumatoid arthritis (RA) over 2 decades. METHODS: This was a secondary analysis of health administrative data using a previously validated dataset and case definition for RA. Cases were matched 1:4 by age and sex to controls within a population of approximately 1 million inhabitants with access to universal health care. Longitudinal data for incident and prevalent RA cases were studied between 1997 and 2017. RESULTS: There were 8240 RA cases (all ≥ 65 yrs) with a mean (SD) age 72.2 (7.5) years and 70.6% were female. Over 20 years, annual utilization of coxibs in prevalent RA cases fell with a concomitant increase in disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) and biologics. Over the same period, CS use was largely unchanged. Approximately one-third of patients had at least 1 annual prescription for CS, most frequently prednisone. The mean annual dose showed a modest reduction and the duration of utilization in each year shortened. Rheumatologists prescribed CS less frequently and in lower doses than other physician groups. For incident RA cases, there was a significant fall in annual prescribed dose of prednisone by rheumatologists over time. CONCLUSION: In older adults with RA, the utilization of DMARDs and biologics has increased over the past 20 years. However, the use of CS has persisted. Renewed efforts are required to minimize their use in the long-term pharmacological management of RA.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».