Association of Low-Dose Colchicine With Incidence of Knee and Hip Replacements
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Osteoarthritis is a major contributor to pain and disability worldwide. Given that inflammation plays an important role in the development of osteoarthritis, anti-inflammatory drugs may slow disease progression. OBJECTIVE: To examine whether colchicine, 0.5 mg daily, reduces incident total knee replacements (TKRs) and total hip replacements (THRs). DESIGN: Exploratory analysis of the LoDoCo2 (Low-Dose Colchicine 2) randomized, controlled, double-blind trial. (Australian New Zealand Clinical Trials Registry: ACTRN12614000093684). SETTING: 43 centers in Australia and the Netherlands. PATIENTS: 5522 patients with chronic coronary artery disease. INTERVENTION: Colchicine, 0.5 mg, or placebo once daily. MEASUREMENTS: The primary outcome was time to first TKR or THR since randomization. All analyses were performed on an intention-to-treat basis. RESULTS: A total of 2762 patients received colchicine and 2760 received placebo during a median follow-up of 28.6 months. During the trial, TKR or THR was performed in 68 patients (2.5%) in the colchicine group and 97 (3.5%) in the placebo group (incidence rate, 0.90 vs. 1.30 per 100 person-years; incidence rate difference, -0.40 [95% CI, -0.74 to -0.06] per 100 person-years; hazard ratio, 0.69 [CI, 0.51 to 0.95]). In sensitivity analyses, similar results were obtained when patients with gout at baseline were excluded and when joint replacements that occurred in the first 3 and 6 months of follow-up were omitted. LIMITATION: LoDoCo2 was not designed to investigate the effect of colchicine in osteoarthritis of the knee or hip and did not collect information specifically on osteoarthritis. CONCLUSION: In this exploratory analysis of the LoDoCo2 trial, use of colchicine, 0.5 mg daily, was associated with a lower incidence of TKR and THR. Further investigation of colchicine therapy to slow disease progression in osteoarthritis is warranted. PRIMARY FUNDING SOURCE: None.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».