Effectiveness of a treat-to-target strategy in patients with moderate to severely active rheumatoid arthritis treated with abatacept
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To compare a treat-to-target (T2T) approach and routine care (RC) in adults with active to severely active rheumatoid arthritis (RA) initiating subcutaneous abatacept. METHODS: A 12-month cluster-randomized trial in active RA patients treated with abatacept was conducted. Physicians were randomized to RC or T2T with a primary endpoint of achieving sustained Clinical Disease Activity Index (CDAI) low disease activity (LDA) at two consecutive assessments approximately 3 months apart. Additional outcomes included Simple Disease Activity Index (SDAI), Disease Activity Score 28-CRP (DAS28-CRP), Routine Assessment of Patient Index Data 3 (RAPID3), and the Health Assessment Questionnaire-Disability Index (HAQ-DI). Time to achieve therapeutic endpoints was assessed with survival analysis. RESULTS: Among the 284 enrolled patients, 130 were in the T2T group and 154 in RC. Primary endpoint was achieved by 36.9% and 40.3% of patients in T2T and RC groups, respectively. No significant between-group differences were observed in the odds of achieving secondary outcomes, except for a higher likelihood of CDAI LDA in the T2T group vs. RC (odds ratio [95% confidence interval]: 1.33 [1.03-1.71], p = 0.0263). Compared with RC, patients in the T2T group achieved SDAI remission significantly faster (Kaplan-Meier-estimated mean [standard error]: 14.0 [0.6] vs. 19.3 [0.8] months, p = 0.0428) with a trend toward faster achievement of CDAI LDA/remission, DAS28-CRP remission, and HAQ-DI minimum clinically important difference. CONCLUSIONS: Patients managed per T2T and those under RC experienced significant improvements in RA disease activity at 12 months of abatacept treatment. T2T was associated with higher odds of CDAI LDA and a shorter time to achieving therapeutic endpoints. TRIAL REGISTRATION: Name of the registry: ClinicalTrials.gov. TRIAL REGISTRATIONS: NCT03274141 . Date of registration: September 6, 2017.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».