Cardiovascular Risk Factors and the Risk of Discontinuation of Advanced Therapies Due to Treatment Failure in Rheumatoid Arthritis: Results From the Ontario Best Practices Research Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Our goal was to investigate whether cardiovascular disease (CVD) risk factors are associated with the retention of biologic disease-modifying antirheumatic drugs (bDMARDs) or targeted-synthetic DMARDs (tsDMARDs) in patients with rheumatoid arthritis (RA). METHODS: We included participants in the Ontario Best Practices Initiative RA registry who initiated their first bDMARD or tsDMARD. Participants were grouped by the number of baseline CVD risk factors (0, 1, or ≥2). The primary outcome was time-to-discontinuation of therapy for any reason. Secondary outcomes included discontinuation for primary failure, secondary failure, or due to adverse events. Competing risks hazards model, adjusted for clinically important confounders, estimated the association between CVD risk factors and treatment retention. RESULTS: The sample included 872 patients, of which 58% (n = 508) discontinued their b/tsDMARD after a median of 13 months from the time of initiation. The most common causes for treatment discontinuation were primary failure (n = 72), secondary failure (n = 126), or adverse events (n = 133). Patients with no CVD risk factors experienced significantly longer treatment survival compared to patients with 1 or ≥2 CVD risk factors. In multivariable-adjusted analysis, there was no association between all-cause discontinuation and CVD risk factors. However, there was a significant association between the presence of >1 CVD risk factor and treatment discontinuation, notably due to secondary treatment failure, but not due to adverse events. CONCLUSION: Multiple CVD risk factors increase the risk of treatment failure in RA, particularly for secondary treatment failure. To improve patient outcomes, future research should focus on developing strategies to identify early treatment nonresponse and investigate the potential modifiability of this association.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».