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Enregistrement W4391840128 · doi:10.3899/jrheum.2023-0933

Factors Associated With Treatment Pathways in Early Axial Spondyloarthritis: A Multistate Analysis of the 10-Year Follow-Up of the DESIR Cohort

2024· article· en· W4391840128 sur OpenAlexvenueno aff
Elodie Portier, Sylvie Chevret, Anouk Walter‐Petrich, Adeline Ruyssen‐Witrand, Maxime Dougados, Anna Moltó

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssistance publique-Hôpitaux de ParisBiogenPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineAxial spondyloarthritisSacroiliitisCohortHazard ratioProportional hazards modelInternal medicineDiseaseSpondylarthropathiesCohort studyNonsteroidalPhysical therapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Current recommendations for the management of patients with axial spondyloarthritis (axSpA) emphasize the need of an individualized strategy in therapeutic decision-making. The study objectives were to describe therapeutic strategies observed in axSpA, and to assess the factors associated with treatment intensification over time. METHODS: ), with a scheduled 10-year follow-up. A multistate model with 4 ordered treatment states (no treatment, nonsteroidal antiinflammatory drugs [NSAIDs], conventional synthetic disease-modifying antirheumatic drugs [csDMARDs], and tumor necrosis factor inhibitors [TNFi]) was defined, with 6 possible transitions. Restricted mean sojourn times in each state were estimated. Then, predictors of those transitions were assessed by multivariable Cox models. RESULTS: A total of 686/708 (96.9%) patients who had > 1 visit were analyzed. At cohort entry, 199 (29%) were untreated, 427 (62.2%) were receiving NSAIDs, 60 (8.7%) csDMARDs, and none were receiving TNFi. Over the follow-up period, patients mostly (46.4% of the time) received NSAIDs, followed by TNFi (24.4% of the time). The presence of sacroiliitis on radiographs, inflammatory bowel disease, and articular index were jointly associated with the transition to NSAIDs. Longer duration in the previous state often decreased the hazard of the transition to csDMARDs or TNFi. Worse disease activity outcomes increased the hazard of most transitions. CONCLUSION: To our knowledge, this was the first study using a multistate model to easily represent different treatment states, detailing the transitions across them and their associated factors. Different time profiles for the management of patients with axSpA were identified, including in those abstaining from treatment up to a significant proportion of patients treated with csDMARDs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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