Evaluation of discontinuation for adverse events of JAK inhibitors and bDMARDs in an international collaboration of rheumatoid arthritis registers (the ‘JAK-pot’ study)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a clinical trial setting, patients with rheumatoid arthritis (RA) taking the Janus kinase inhibitor (JAKi) tofacitinib demonstrated higher adverse events rates compared with those taking the tumour necrosis factor inhibitors (TNFi) adalimumab or etanercept. OBJECTIVE: Compare treatment discontinuations for adverse events (AEs) among second-line therapies in an international real-world RA population. METHODS: Patients initiating JAKi, TNFi or a biological with another mode of action (OMA) from 17 registers participating in the 'JAK-pot' collaboration were included. The primary outcome was the rate of treatment discontinuation due to AEs. We used unadjusted and adjusted cause-specific Cox proportional hazard models to compare treatment discontinuations for AEs among treatment groups by class, but also evaluating separately the specific type of JAKi. RESULTS: Of the 46 913 treatment courses included, 12 523 were JAKi (43% baricitinib, 40% tofacitinib, 15% upadacitinib, 2% filgotinib), 23 391 TNFi and 10 999 OMA. The adjusted cause-specific hazard rate of treatment discontinuation for AEs was similar for TNFi versus JAKi (1.00, 95% CI 0.92 to 1.10) and higher for OMA versus JAKi (1.11, 95% CI 1.01 to 1.23), lower with TNFi compared with tofacitinib (0.81, 95% CI 0.71 to 0.90), but higher for TNFi versus baricitinib (1.15, 95% CI 1.01 to 1.30) and lower for TNFi versus JAKi in patients 65 or older with at least one cardiovascular risk factor (0.79, 95% CI 0.65 to 0.97). CONCLUSION: While JAKi overall were not associated with more treatment discontinuations for AEs, subgroup analyses suggest varying patterns with specific JAKi, such as tofacitinib, compared with TNFi. However, these observations should be interpreted cautiously, given the observational study design.
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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 | 0,038 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».