Frequency of Symptomatic Adverse Events in Rheumatoid Arthritis: An Exploratory Online Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To generate initial data on the frequency and effect of symptomatic adverse events (AEs) associated with rheumatoid arthritis (RA) drug therapy from the patient perspective. METHODS: We conducted an exploratory online survey asking patients with RA to indicate whether they currently or had ever experienced the 80 different symptomatic AEs included in the Patient-Reported Outcomes of the Common Terminology Criteria for Adverse Events (PRO-CTCAE). Results were summarized to report their frequency, and regression models were used to estimate their associations with RA medication use and overall bother. RESULTS: The 560 patients who completed the survey and reported taking ≥ 1 RA medication (disease-modifying antirheumatic drugs [DMARDs], steroids, nonsteroidal antiinflammatory drugs [NSAIDs]), had a mean disease duration of 8 years, and were on a wide range of DMARDs. The number of symptomatic AEs experienced in the past 7 days was none (6%), 1-10 (28%), 11-20 (28%), and > 20 (38%). Overall, most participants reported that side effects bothered them somewhat (28%), quite a bit (24%), or very much (15%). In multivariable regression analyses, current prednisone and NSAID use were associated with the greatest number of current side effects (26 and 22, respectively). Many of the strongest associations between current symptomatic AEs and medication use aligned with known side effect profiles. CONCLUSION: In this exploratory online survey, patients with RA reported frequent symptomatic AEs with their medications that are bothersome. Further work is needed to develop and validate a measure for use in patients with rheumatic disease.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».