The Risk of Cardiovascular Events Associated With Disease-modifying Antirheumatic Drugs in Rheumatoid Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the comparative effects of biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARD) and tofacitinib against conventional synthetic DMARD (csDMARD) on incident cardiovascular disease (CVD) in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: RA patients with ≥ 1 year of participation in the FORWARD study, from 1998 through 2017, were assessed for incident composite CVD events (myocardial infarction, stroke, heart failure, and CVD-related death validated from hospital/death records). DMARD were categorized into 7 mutually exclusive groups: (1) csDMARD-referent; (2) tumor necrosis factor-α inhibitor (TNFi); (3) abatacept (ABA); (4) rituximab; (5) tocilizumab; (6) anakinra; and (7) tofacitinib. Glucocorticoids (GC) were assessed using a weighted cumulative exposure model, which combines information about duration, intensity, and timing of exposure into a summary measure by using the weighted sum of past oral doses (prednisolone equivalent). Cox proportional hazard models were used to adjust for confounders. RESULTS: During median (IQR) 4.0 (1.7-8.0) years of follow-up, 1801 CVD events were identified in 18,754 RA patients. The adjusted model showed CVD risk reduction with TNFi (HR 0.81, 95% CI 0.71-0.93) and ABA (HR 0.50, 95% CI 0.30-0.83) compared to csDMARD. While higher GC exposure as weighted cumulative exposure was associated with increased CVD risk (HR 1.15, 95% CI 1.11-1.19), methotrexate (MTX) use was associated with CVD risk reduction [use vs nonuse HR 0.82, 95% CI 0.74-0.90, and high dose (> 15 mg/week) vs low dose (≤ 15 mg/week) HR 0.83, 95% CI 0.70-0.99]. CONCLUSION: ABA and TNFi were associated with decreased risk of CVD compared to csDMARD. Minimizing GC use and optimizing MTX dose may improve cardiovascular outcomes in patients with 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».