Does the Type of Failure and the Choice of the Second Biologic Influence Response and Persistence on Medication in Rheumatoid Arthritis?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The type of failure may predict response to a second biologic. We evaluated the response to a second tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) or non-TNFi in patients failing their initial TNFi, either primarily or secondarily. METHODS: Patients with rheumatoid arthritis who were biologic-naive and had a Clinical Disease Activity Index (CDAI) >10, who started their first TNFi for ≥3 months and then switched to a second biologic, were included in the study. Secondary failure was defined as 2 consecutive low-CDAI visits and then switching to a second biologic while they had moderate/severe CDAI. Primary failure was defined if it did not meet the definition of secondary failure, or if they had at least 1 moderate/severe CDAI after 3 months on treatment. We used multivariable logistic regression comparing primary versus secondary failure for achievement of CDAI ≤10 (primary outcome) and minimal clinically important differences (secondary outcome) at 6 months after switch. RESULTS: Of the 462 patients included, 64.3% and 35.7% stopped the first TNFi because of a primary and secondary failure, respectively. Patients with primary failure had a more severe disease (CDAI mean, 26.39 vs. 21.61; p < 0.001). The likelihood of achieving CDAI ≤10 (odds ratio, 4.367; 95% confidence interval, 2.428-7.856) and minimal clinically important difference (odds ratio, 2.851; 95% confidence interval, 1.619-5.020) was significantly higher for secondary than primary failure regardless of choice of a second agent. CONCLUSION: Patients with rheumatoid arthritis with secondary failure to a first TNFi responded better to a second biologic agent, regardless of the choice of biologic.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».