The effect of disease-modifying anti-rheumatic drugs on skeletal muscle mass in rheumatoid arthritis patients: a systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Rheumatoid arthritis (RA) is an autoimmune disease, characterized by chronic and systemic inflammation. Besides, it is known that RA patients may present several comorbidities, such as sarcopenia, a condition where patients present both muscle mass and muscle quality impairment. RA treatment is mostly pharmacological and consists in controlling systemic inflammation and disease activity. Despite that, the effect of pharmacological treatment on sarcopenia is not well characterized. OBJECTIVE: To summarize the effects of disease-modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) on skeletal muscle tissue in rheumatoid arthritis (RA) patients. METHODS: A systematic review of randomized clinical trials and observational studies was conducted using MEDLINE, Embase, Cochrane Library, and Web of Science. We selected studies with rheumatoid arthritis patients treated with disease-modifying anti-rheumatic drugs (DMARDs) that analyzed muscle mass parameters such as lean mass and appendicular lean mass. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Standardized mean difference (SMD) and 95% confidence intervals (CI) were set. A meta-analysis of observational studies was performed using the R software, and we considered significant statistics when p < 0.05. RESULTS: Nine studies were included in this systematic review. In the meta-analysis, DMARD treatment had no positive difference (p = 0.60) in lean mass. In the same way, in the appendicular lean mass parameter, our results showed that DMARDs did not have changes between baseline and post-treatment analysis (p = 0.93). CONCLUSION: There is no evidence of a significant effect of DMARD therapy, either synthetic or biological, on muscle mass. However, this association should be investigated with more studies.
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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 | 0,013 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».