Patterns of Medication Use in Systemic Lupus Erythematosus: A Multicenter Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evidence for the utility of medications in settings lacking randomized trial data can come from studies of treatment persistence. The present study was undertaken to examine patterns of medication use in systemic lupus erythematosus (SLE) using data from a large multicenter longitudinal cohort. METHODS: Prospectively collected data from the Asia Pacific Lupus Collaboration cohort including disease activity (SLE Disease Activity Index 2000 [SLEDAI-2K]) and medication details, captured at every visit from 2013-2018, were used. Medications were categorized as glucocorticoids (GCs), antimalarials (AM), and immunosuppressants (IS). Cox regression analyses were performed to determine the time-to-discontinuation of medications, stratified by SLE disease activity. RESULTS: Data from 19,804 visits of 2,860 patients were analyzed. Eight medication categories were observed: no treatment; GC, AM, or IS only; GC plus AM; GC plus IS; AM plus IS; and GC plus AM plus IS (triple therapy). Triple therapy was the most frequent pattern (31.4% of visits); single agents were used in 21% of visits, and biologics in only 3%. Time-to-discontinuation analysis indicated that medication persistence varied widely, with the highest treatment persistence for AM and lowest for IS. Patients with a time-adjusted mean SLEDAI-2K score of ≥10 had lower discontinuation of GCs and higher discontinuation of IS. CONCLUSION: Most patients received combination treatment. GC persistence was high, while IS persistence was low. Patients with high disease activity received more medication combinations but had reduced IS persistence, consistent with limited utility. These data confirm unmet need for improved SLE treatments.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».