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Enregistrement W3215582448 · doi:10.3899/jrheum.210332

The Association of Tumor Necrosis Factor Inhibitor Use With Incident Hypertension in Ankylosing Spondylitis: Data From the PSOAS Cohort

2021· article· en· W3215582448 sur OpenAlexvenueno aff
Jean W. Liew, S. Reza Jafarzadeh, Maureen Dubreuil, Susan R. Heckbert, Stephen J. Mooney, Matthew A. Brown, Mariko Ishimori, John D. Reveille, Michael M. Ward, Michael H. Weisman, Lianne S. Gensler

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussell/Engleman Rheumatology Research CenterNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesGilead SciencesNational Institutes of HealthPfizerRheumatology Research FoundationNational Institute on AgingEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineAnkylosing spondylitisCohortInternal medicineProspective cohort studyConfoundingHazard ratioPopulationMarginal structural modelCohort studyBlood pressureRisk factorProportional hazards modelConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Individuals with ankylosing spondylitis (AS) have a greater cardiovascular (CV) risk than those in the general population. The effect of tumor necrosis factor inhibitors (TNFis) on CV risk, including on the development of hypertension (HTN), remains unclear, with some data suggesting higher risk. We assessed the association of TNFi use with incident HTN in a longitudinal AS cohort. METHODS: Adults with AS enrolled in a prospective cohort in 2002-2018 were examined every 4-6 months. TNFi use during the preceding 6 months was ascertained at each study visit. We defined HTN by patient-reported HTN, antihypertensive medication use, or, on 2 consecutive visits, systolic blood pressure (BP) ≥ 140 mmHg or diastolic BP ≥ 90 mmHg. We evaluated the association between TNFi use and the development of HTN with marginal structural models, estimated by inverse probability-of-treatment weighting, to account for time-dependent confounders and informative censoring. Potential confounders included age, sex, race, site, nonsteroidal antiinflammatory drug use, and disease activity. RESULTS: We included 630 patients without baseline HTN and with at least 1 year of follow-up. Of these, 72% were male, mean age was 39 ± 13 years, and 43% used TNFi at baseline. On follow-up (median 5 yrs), 129 developed incident HTN and 163 started on TNFi during follow-up. TNFi use was not associated with incident HTN (adjusted HR 1.10, 95% CI 0.83-1.37). CONCLUSION: In our prospective AS cohort, TNFi use was not significantly associated with incident HTN.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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