Evaluation of the Effect of Diabetes on Rheumatoid Arthritis–related Outcomes in an Electronic Health Record–based Rheumatology Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Patients with rheumatoid arthritis (RA) who also have diabetes mellitus (DM) might have worse clinical outcomes and adverse events compared to patients with RA who do not have DM. We evaluated the effects of DM on Health Assessment Questionnaire (HAQ) changes and outpatient infection rates in patients with RA. METHODS: Using the American College of Rheumatology's Rheumatology Informatics System for Effectiveness (RISE) electronic health record-based registry, we identified patients with RA who had ≥ 1 rheumatologist visit with a HAQ measured in 2016 (index visit), ≥ 1 previous visit, and a subsequent outcome visit with the same HAQ measured at 12 months (± 3 months). We identified DM by diagnosis codes, medications, or laboratory values. Outpatient infection was defined by diagnosis codes or antiinfective medications. We calculated mean HAQ change and incidence rate (IR) of outpatient infections among patients with and without DM. Generalized linear models and Cox regression were used to calculate the adjusted mean HAQ change and HRs. RESULTS: < 0.01). We identified 761 outpatient infections for patients with DM with an IR of 22.6 (95% CI 21.0-24.2) per 100 person-years and 3239 among patients without DM with an IR of 19.8 (95% CI 19.1-20.5). The adjusted HR of outpatient infections among patients with DM was 0.99 (95% CI 0.91-1.07), compared to patients without DM. CONCLUSION: Patients with RA with concomitant DM had greater worsening, or less improvement, in their functional status, suggesting additional interventions may be needed for RA patients with DM to optimize treatment and management of other comorbidities.
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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 | 0,036 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».