A Bridge Too Far? Real‐World Practice Patterns of Early Glucocorticoid Use in the Canadian Early Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe patterns of glucocorticoid use in a large real-world cohort with early rheumatoid arthritis (RA) and assess the impact on disease activity and treatment. METHODS: Data are from adults with new RA (≤1 year) recruited to the Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH) and are stratified on the basis of whether a person was prescribed oral glucocorticoids within 3 months of study entry. Disease activity was compared over 24 months. Mixed-effects logistic regression was used for adjusted odds ratios (aORs) of escalation to biologics separately for 12 and 24 months, with random effects terms to account for prescribing patterns clustering by study site. RESULTS: Among 1891 persons, 30% received oral steroids. Users were older, were less often employed, and had shorter disease duration and higher disease activity. Disease activity improved over time, with early glucocorticoid users starting at higher levels of disease activity. Participants with early oral glucocorticoids were more likely to be on a biologic at 12 months (aOR = 2.4; 95% confidence interval [CI], 1.5-3.7) and 24 months (aOR = 1.9; 95% CI, 1.3-3.0). Despite Canadian clinical practice guidelines to limit corticosteroid use to short-term or 'bridge' therapy, 30% of patients who used oral glucocorticoids still used them 2 years later. CONCLUSION: Early steroids were prescribed sparingly in CATCH and were often indicative of more active baseline disease as well as the need for progression to biologics.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».