<scp>Real‐World</scp> Treatment and Care Patterns in Patients With Rheumatoid Arthritis Initiating <scp>First‐Line</scp> Tumor Necrosis Factor Inhibitor Therapy in the United States
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Treatment guidelines for rheumatoid arthritis (RA) recommend targeting low disease activity or remission and switching therapies for patients not reaching those targets. We evaluated real-world use of disease activity measures, treatment discontinuation, and switching patterns among patients with RA initiating a first-line tumor necrosis factor inhibitor (TNFi). METHODS: Data from adult patients with RA initiating a first-line TNFi were collected from the American Rheumatology Network (January 2014-August 2021). The proportion of patients with recorded disease activity scores (Clinical Disease Activity Index [CDAI] or Routine Assessment of Patient Index Data 3 [RAPID3]) at TNFi initiation was assessed. Among patients with moderate or severe RA at TNFi initiation, reasons for discontinuation and subsequent advanced therapy were evaluated. RESULTS: Among TNFi initiators (n = 15,182), 44.8% recorded a CDAI/RAPID3 score at treatment initiation; of those who did not, 47.0% had recorded a tender and/or swollen joint count or pain score. Among patients with moderate or severe RA (n = 1,651), 52% discontinued their initial TNFi during follow-up, of which 15%, 46%, 28%, and 12% initiated the same TNFi, another TNFi, a non-TNFi biologic, or a Janus kinase inhibitor, respectively. The proportion of patients restarting the same TNFi or initiating another TNFi varied according to TNFi discontinuation reason. CONCLUSION: In clinical practice, over half of patients with RA initiating a first-line TNFi did not have baseline disease activity assessments. Many patients cycled through TNFi despite citing lack of efficacy as the most common reason for discontinuation. Consistent, objective monitoring of treatment response and timely switch to effective therapy is needed in patients with RA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».