Comorbidities Before and After the Diagnosis of Rheumatoid Arthritis: A Matched Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the contribution of rheumatoid arthritis (RA) to conditions and medical events. A secondary objective is to quantify this association before and after the introduction of biologic medications. METHODS: All data were collected as health administrative data in Ontario, Canada. Patients with RA (n = 136 678) matched 1:1 to a pool of possible controls without RA from 1995 to 2016. The study was a retrospective longitudinal observational administrative data-based cohort study with cases (RA) and controls (two non-RA comparator groups). The main exposure was new-onset RA identified by a validated diagnosis algorithm. The secondary exposure was the calendar year, which provided a natural experiment to compare years in which biologics were unavailable (pre-2001) to increasing utilization over time. The main outcomes were counts of 27 Johns Hopkins Expanded Diagnostic Cluster Comorbid Conditions. Outcomes were reported as counts and percentage differences between cases and matched controls. RESULTS: Patients experienced increases in conditions and medical events up to 5 years before RA disease incidence-4.9 conditions per patient-year compared with 4.6 conditions per patient-year in matched controls. Comorbidities increased to 8.7 conditions per patient-year in the year of RA incidence but were lower in the years after diagnosis-6.9 conditions per patient-year at 5 years postdiagnosis. CONCLUSION: This study reframes the clinical manifestations of RA with detailed data on the marginal contribution of RA to conditions and medical events. These results show that a large portion of disease burden is due to the indirect effects of RA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».