Heterogeneity in Patient Characteristics and Differences in Treatment Across 4 Canadian Rheumatoid Arthritis Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare clinical characteristics and treatment of patients with rheumatoid arthritis (RA) across 4 Canadian cohorts. METHODS: The 4 longitudinal cohorts included the following: the Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH; n = 2878), Ontario Best Practices Research Initiative (OBRI; n = 3734), RHUMADATA (Quebec, n = 2890), and the Rheum4U Precision Health Registry (Calgary, Alberta, n = 709). Data were from cohort inception (range 1998-2016) to 2020. Clinical characteristics and drug treatments were summarized descriptively. RESULTS: In total, 10,211 patients with RA were included. The percentage of patients who entered the cohort with early RA (2 yrs of disease at enrollment) ranged from 29% (Rheum4U) to 100% (CATCH). Mean age (55 yrs), sex (74% female), and seropositivity (69%) were similar between cohorts. At the time of initial disease-modifying antirheumatic drug (DMARD) use, median Disease Activity Score in 28 joints (DAS28) varied, ranging from 2.99 (Rheum4U) to 5.19 (CATCH), but were more similar at the time of the first DMARD switch (range 3.57-5.03), first biologic (bDMARD) or targeted synthetic DMARD (tsDMARD) use (range 4.01-4.67), and second bDMARD or tsDMARD (range 3.71-4.39). The initial DMARD was most commonly methotrexate, either in monotherapy (32%, range 18-40%) or dual therapy (34%, range 29-42%). The first DMARD switch was to another DMARD monotherapy in 20% (range 10-32%), dual therapy in 49% (range 39-56%), and bDMARD or tsDMARD in 24% (range 15-28%). The first bDMARD was an anti-tumor necrosis factor in 79% (range 78-82%). CONCLUSION: Canadian RA cohorts demonstrate some heterogeneity in treatment, which could reflect differences in inclusion criteria, calendar year, or regional differences. This project is a first step toward conducting harmonized analyses across Canadian RA cohorts.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».