Time in remission as an alternative outcome measure for rheumatoid arthritis: a 10-year prospective study of 2618 new users of anti-TNF
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Achieving targeted disease activity (DA) is the primary therapeutic strategy in RA. Point measurements of DA are done at out-patient visits, however true DA between visits remains unobserved. This study sought to describe and validate a new outcome measure, i.e. time in remission (TIR). METHODS: Patients were enrolled in the Czech ATTRA-RA registry. TIR was calculated using linear interpolation of the DAS28-ESR determined at outpatient visits. Correlation coefficients were computed between TIR and DAS28-CRP, HAQ, Simple Disease Activity Index (SDAI), patient global assessment (PGA) and physician global assessment (PhGA). Using logistic regression, TIR was used as a predictor of remission (SDAI ≤3.3) and non-disability (HAQ <0.5). The predictive value of TIR was compared with point and sustained remission using the cross-validated area under receiver-operating curves. RESULTS: Since 2010, 2618 RA patients started anti-TNF therapy and were followed until 2020 or until treatment discontinuation. During the first 6 months of therapy, 56% of patients had no remission (TIR = 0), and 22% of patients reached sustained remission (TIR = 1), while 22% of patients had point remissions with 0 < TIR < 1. EULAR good responders and moderate/non-responders spent 64 ± 42% and 6 ± 18% of time in remission, respectively. The mean TIR grew during the follow-up and was correlated with DAS28-CRP, SDAI, HAQ, PGA, and PhGA (P < 0.0001). TIR at 3 and 6 months predicted remission (SDAI ≤3.3) and non-disability (HAQ <0.5) at 13 and 19 months better than point or sustained remission. CONCLUSIONS: TIR is an intuitive way of estimating unobserved DA between scheduled visits; its calculation only requires two consecutive DA values (https://www.medevio.cz/tir-calculator/). TIR is a valid predictor of RA outcomes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».