Infection outcomes in patients with rheumatoid arthritis treated with abatacept and other disease-modifying antirheumatic drugs: Results from a 10-year international post-marketing study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate risk of infections requiring hospitalization and opportunistic infections, including tuberculosis, in patients with rheumatoid arthritis (RA) treated with abatacept versus conventional synthetic (cs) disease-modifying antirheumatic drugs (DMARDs) and other biologic/targeted synthetic (b/ts) DMARDs. METHODS: Five international observational data sources were used: two biologic registries (Sweden, Germany), a disease registry (USA) and two healthcare claims databases (Canada, USA). Crude incidence rates (IRs) per 1000 patient-years, with 95 % CIs, were used to estimate rate ratios (RRs) comparing abatacept versus csDMARDs or other b/tsDMARDs. RRs were adjusted for demographic factors, comorbidities, and other potential confounders and then pooled across data sources using a random effects model (REM). RESULTS: The data sources included 6450 abatacept users, 136,636 csDMARD users and 54,378 other b/tsDMARD users, with a mean follow-up range of 2.2-6.2 years. Across data sources, the IRs for infections requiring hospitalization ranged from 16 to 56 for abatacept, 19-46 for csDMARDs, and 18-40 for other b/tsDMARDs. IRs for opportunistic infections were 0.4-7.8, 0.3-4.3, and 0.5-3.8; IRs for tuberculosis were 0.0-8.4, 0.0-6.0, and 0.0-6.3, respectively. The pooled adjusted RR (95 % CI), only reported for infections requiring hospitalization, was 1.2 (0.6-2.2) for abatacept versus csDMARDs and 0.9 (0.6-1.3) versus other b/tsDMARDs. CONCLUSIONS: Data from this international, observational study showed similar hospitalized infection risk for abatacept versus csDMARDs or other b/tsDMARDs. IRs for opportunistic infections, including tuberculosis, were low. These data are consistent with the known safety profile of abatacept.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».