Persistence of Biologics in the Treatment of Psoriatic Arthritis: Data From a Large <scp>Hospital‐Based</scp> Longitudinal Cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To analyze the trends in biologics use at a specialized center over a period of 20 years. METHODS: We performed a retrospective analysis of 571 patients diagnosed with psoriatic arthritis enrolled in the Toronto cohort who initiated biologic therapy between January 1, 2000, and July 7, 2020. The probability of drug persistence over time was estimated nonparametrically. The time to discontinuation of first and second treatment was analyzed using Cox regression models, whereas a semiparametric failure time model with a gamma frailty was used to analyze the discontinuation of treatment over successive administrations of biologic therapy. RESULTS: The highest 3-year persistence probability was observed with certolizumab when used as first biologic treatment, while interleukin-17 inhibitors had the lowest probability. However, when used as second medication, certolizumab had the lowest drug survival even when accounting for selection bias. Depression and/or anxiety were associated with a higher rate of drug discontinuation due to all causes (relative risk [RR] 1.68, P = 0.01), while having higher education was associated with lower rates (RR 0.65, P = 0.03). In the analysis accommodating multiple courses of biologics, a higher tender joint count was associated with a higher rate of discontinuation due to all causes (RR 1.02, P = 0.01). Older age at the start of first treatment was associated with a higher rate of discontinuation due to side effects (RR 1.03, P = 0.01), while obesity had a protective role (RR 0.56, P = 0.05). CONCLUSION: Persistence in taking biologics depends on whether the biologic was used as first or second treatment. Depression and anxiety, higher tender joint count, and older age lead to drug discontinuation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».