Effectiveness of sequential biologic and targeted disease modifying anti-rheumatic drugs for rheumatoid arthritis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Whether patients with RA benefit from repeated trials of biologic or targeted synthetic DMARDs (b/tsDMARDs) after three or more attempts is unknown. We aimed to describe treatment outcomes in each line of b/tsDMARD therapy. METHODS: Using data from the British Society for Rheumatology Biologics Register for RA from 2001 to 2020, change to a new b/tsDMARD (except biosimilar switches) was defined as a new line of therapy. Treatment outcomes were compared across lines of therapy, including DAS28 remission (≤2.6), low disease activity (LDA, ≤3.2) at 6 months and median time to drug discontinuation. Multiple imputation was used for missing data. RESULTS: A total of 22 934 individuals starting a first b/tsDMARD were included (mean age 56 years, 76% female), among whom 10 823 commenced a second-line drug, 5056 third, 2128 fourth, 767 fifth and 292 sixth. Most (71%) had sufficient data for DAS28-derived outcome analyses. TNF inhibitors were the most common first-line drug, but choice of subsequent-line drugs changed over time. Seventeen percent achieved DAS28 remission following first-line, 13% second and 8-13% with third through sixth. LDA was achieved in 29% of first-line, 23% second, 17-22% through to the sixth. Patients stayed on first-line therapy for a median of 2.6 years, ranging from 1.0-1.4 years for lines two to six. CONCLUSION: Many patients will eventually benefit after repeated trials of b/tsDMARD. Further research to improve treatment selection are needed to prevent prolonged trial and error approaches in some patients.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle