Pharmacological treatment patterns in patients with juvenile idiopathic arthritis in the Netherlands: a real-world data analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate medication prescription patterns among children with JIA, including duration, sequence and reasons for medication discontinuation. METHODS: This study is a single-centre, retrospective analysis of prospective data from the electronic medical records of JIA patients receiving systemic therapy aged 0-18 years between 1 April 2011 and 31 March 2019. Patient characteristics (age, gender, JIA subtype) and medication prescriptions were extracted and analysed using descriptive statistics, Sankey diagrams and Kaplan-Meier survival methods. RESULTS: Over a median of 4.2 years follow-up, the 20 different medicines analysed were prescribed as monotherapy (n = 15) or combination therapy (n = 48 unique combinations) among 236 patients. In non-systemic JIA, synthetic DMARDs were prescribed to almost all patients (99.5%), and always included MTX. In contrast, 43.9% of non-systemic JIA patients received a biologic DMARD (mostly adalimumab or etanercept), ranging from 30.9% for oligoarticular persistent ANA-positive JIA, to 90.9% for polyarticular RF-positive JIA. Among systemic JIA, 91.7% received a biologic DMARD (always including anakinra). When analysing medication prescriptions according to their class, 32.6% involved combination therapy. In 56.8% of patients, subsequent treatment lines were initiated after unsuccessful first-line treatment, resulting in 68 unique sequences. Remission was the most common reason for DMARD discontinuation (44.7%), followed by adverse events (28.9%) and ineffectiveness (22.1%). CONCLUSION: This paper reveals the complexity of pharmacological treatment in JIA, as indicated by: the variety of mono- and combination therapies prescribed, substantial variation in medication prescriptions between subtypes, most patients receiving two or more treatment lines, and the large number of unique treatment sequences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».