Treatment Patterns and Effectiveness of Tofacitinib in Patients Initiating Therapy for Rheumatoid Arthritis: Results From the CorEvitas Rheumatoid Arthritis Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This real-world analysis assessed baseline demographics/characteristics and treatment patterns/effectiveness in patients with rheumatoid arthritis (RA) initiating tofacitinib (TOF) in the US CorEvitas RA Registry. METHODS: The primary analysis of this study included patients with RA initiating TOF with a 12-month follow-up visit from November 2012 to January 2021. Outcomes included baseline demographics/characteristics and TOF initiation/discontinuation reasons, treatment patterns, and effectiveness (disease activity and patient-reported outcomes [PROs] at 12 months); the primary effectiveness outcome was Clinical Disease Activity Index low disease activity (CDAI LDA). All data, analyzed descriptively, were stratified by TOF regimen (monotherapy vs combination therapy), line of therapy (second- to fourth-line), time of initiation (2012-2014, 2015-2017, or 2018-2020), and dose (5 mg twice daily vs 11 mg once daily). RESULTS: Of 2874 patients with RA who initiated TOF, 1298 had a qualifying 12-month follow-up visit; of these, 43.1% were monotherapy and 66.5% were fourth-line therapy. Overall, tumor necrosis factor inhibitors (40.8%) were the most common treatment immediately prior to TOF initiation. The most common reason for TOF initiation (among those with a reason) was lack/loss of efficacy of prior treatment (67.7%). Overall, at 12 months, 31.9% and 10.1% had achieved CDAI LDA and remission, respectively; 22.4%, 10.4%, and 5% had achieved ≥ 20%, ≥ 50%, and ≥ 70% improvement in modified American College of Rheumatology core set measures, respectively; and improvements in PROs were observed. Effectiveness was generally similar across TOF stratifications. CONCLUSION: TOF effectiveness (CDAI LDA) was observed in a US real-world setting of patients with RA regardless of TOF regimen, line of therapy, time of initiation, and dose. (ClinicalTrials.gov: NCT04721808).
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 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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,002 | 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 ».