MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4376563614 · doi:10.1093/rheumatology/keu102

Rheumatoid arthritis: clinical features

2014· article· en· W4376563614 sur OpenAlexaff
Andrew ̈sto, E G Chelliah, Theodoros Dimitroulas, Margaret-Mary Gordon, Nicola Hewson, Justine Mitchell, Kevin Dinnell, Senam Beckley-Kartey, Hok Pang, José Saraiva-Ribeiro, Edward Keystone, Mark C. Genovese, Stephen Hall, Pedro C. Miranda, Sang‐Cheol Bae, Chenglong Han, T. Gathany, Yiying Zhou, Stephen Xu, Elizabeth C. Hsia, Geetha Lakshmi Janakiraman, Clive Kelly, Mohamed Nisar, Subha Arthanari, Felix Woodhead, Alec Price-Forbes, David Middleton, Owen Dempsey, Julie Dawson, Nav Sathi, Yasmeen Ahmad, Gouri Koduri, Adam Young

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatoid arthritisMedicineArthritisDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: NICE guidelines recommend that patients with severe active RA be treated with a biologic disease-modifying anti-rheumatic drug as monotherapy (bDMARD mono) if they respond inadequately to 2 traditional DMARDs and are intolerant to MTX.Registry and healthcare utilization data have shown that around one-third of RA patients receive their biologic treatment as monotherapy.Methods: This UK wide chart review was undertaken to better understand the current management of RA patients with biologics in monotherapy, in particular, why patients receive monotherapy and how effective this is in daily practice.The chart review was conducted across 26 rheumatology departments between September 2012 and May 2013 and data from 309 RA patients, who had been prescribed a bDMARD mono, were collected retrospectively.Data are presented from an interim analysis of 150 patients.Results: The mean patient age was 62.4 years and mean duration of disease was 16.3 years.The majority of patients were female (109).102 (74.4%) patients were RF positive (n ¼ 137) and 34 (36.6%)anticyclic citrullinated peptide (anti-CCP) antibody positive (n ¼ 93).With regards to past RA treatment (prior to switch to monotherapy, n ¼ 61), the most frequently used bDMARDs monotherapies (at any time prior to switch) were etanercept (ETN; 19.3%), adalimumab (ADA; 14%), certolizumab pegol (CZP, 7.3%), rituximab (RTX, 4.7%) and tocilizumab (TCZ, 2.7%).55 (36.7%) patients had used two or more bDMARD monotherapies.The most frequently used traditional DMARDs (n ¼ 146) were MTX (92%), SSZ (74.7%) and HCQ (42.7%).With regards to current RA treatment (all patients receiving bDMARD mono), the most frequently used bDMARDs were ETN (42.7%),ADA (26%), TCZ (10.7%),RTX (9.3%) and CZP (8%).The main reason for prescribing bDMARD monotherapy (n ¼ 150) was unknown (88%, assumed clinician decision), with other stated reasons including patient preference (6.7%) and contra-indications (7.3%).Nearly a quarter of patients were taking a non-NICE approved monotherapy drug and only 24.2% were in DAS28 ESR remission.Conclusion: Registry and healthcare utilization data have shown that around one-third of RA patients receive their biologic treatment as monotherapy.The results of this audit highlight a patient population where treatment outcomes with bDMARD monotherapy are still not optimal (only 24.2% were in DAS28 ESR remission).76.7% of the patients were treated with NICE approved TNF inhibitors, and 55 (36.7%) patients had used two or more bDMARD monotherapies, indicating that there are a significant number of patients where combination therapy with traditional DMARDs is not an option.As remission is the treatment goal and only 24.2% of patients were in remission, there appears to be an unmet medical need.Alternative treatment options should be explored to ensure better treatment outcomes for patients with this debilitating disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLara D. VeekenMême sujetRheumatoid Arthritis Research and TherapiesTravaux en français237 207