Stricter treat-to-target in RA does not result in less radiographic progression: a longitudinal analysis in RA BIODAM
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To investigate whether meticulously following a treat-to-target (T2T)-strategy in daily clinical practice will lead to less radiographic progression in patients with active RA who start (new) DMARD-therapy. METHODS: Patients with RA from 10 countries starting/changing conventional synthetic or biologic DMARDs because of active RA, and in whom treatment intensification according to the T2T principle was pursued, were assessed for disease activity every 3 months for 2 years (RA-BIODAM cohort). The primary outcome was the change in Sharp-van der Heijde (SvdH) score, assessed every 6 months. Per 3-month interval DAS44-T2T could be followed zero, one or two times (in a total of two visits). The relation between T2T intensity and change in SvdH-score was modelled by generalized estimating equations. RESULTS: In total, 511 patients were included [mean (s.d.) age: 56 (13) years; 76% female]. Mean 2-year SvdH progression was 2.2 (4.1) units (median: 1 unit). A stricter application of T2T in a 3-month interval did not reduce progression in the same 6-month interval [parameter estimates (for yes vs no): +0.15 units (95% CI: -0.04, 0.33) for 2 vs 0 visits; and +0.08 units (-0.06; 0.22) for 1 vs 0 visits] nor did it reduce progression in the subsequent 6-month interval. CONCLUSIONS: In this daily practice cohort, following T2T principles more meticulously did not result in less radiographic progression than a somewhat more lenient attitude towards T2T. One possible interpretation of these results is that the intention to apply T2T already suffices and that a more stringent approach does not further improve outcome.
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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 | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».