Treatment patterns and sequencing in patients with rheumatic diseases: a retrospective claims data analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Long-term real-world management of inflammatory rheumatic diseases remains unclear, especially with the advent of new treatment options. This study characterizes the number of advanced treatments used by patients with selected rheumatic diseases (rheumatoid arthritis [RA], psoriatic arthritis [PsA], ankylosing spondylitis, juvenile idiopathic arthritis) and provides a contemporary portrait of treatment patterns and therapeutic sequencing among patients with RA and PsA. METHOD: Patients were selected from a large US claims database and classified into disease subsamples based on the latest rheumatic diagnosis recorded before/on the day of initiation of the first advanced treatment (index date). The total number of advanced treatments was assessed within the first 5 years following the index date. Treatment patterns and therapeutic sequencing were assessed over the first 2 years. RESULTS: Approximately 20% of patients received ≥2 distinct advanced treatments during the first year following index date - the proportion increased to almost 50% among patients with 5 years of observation. Most patients (RA: 76.8%; PsA: 88.7%) initiated a tumor necrosis factor as the first advanced treatment. Over the first 2 years after the index date, 1/3 of RA and PsA patients switched to another advanced treatment. More than 50% initiated a second treatment with the same mechanism of action (MOA). A small proportion of patients received a biosimilar. CONCLUSION: Despite advent of treatments with different MOA, cycling between treatments with the same MOA was common. Further studies with longer data follow-up would be needed to assess the impact of higher adoption of biosimilars on treatment patterns/sequencing.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».