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 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 | 0,006 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».