Prevalence and characteristics of adults with difficult-to-treat rheumatoid arthritis in a large patient registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: An estimated 5-20% of patients with rheumatoid arthritis (RA) fail multiple treatments and are considered 'difficult-to-treat' (D2T), posing a substantial clinical challenge for rheumatologists. A European League Against Rheumatism (EULAR) task force proposed a definition of D2T-RA in 2021. We applied EULAR's D2T definition in a cohort of patients with established RA to assess prevalence, and we compared clinical characteristics of participants with D2T-RA with matched comparisons. METHODS: Data from the longitudinal Brigham and Women's Hospital Rheumatoid Arthritis Sequential Study (BRASS) registry were used. Participants were classified as D2T if they met EULAR's definition. A comparison group of non-D2T-RA patients were matched 2:1 to every D2T patient, and differences in characteristics were evaluated in descriptive analyses. Prevalence rates of D2T were estimated using Poisson regression. RESULTS: We estimated the prevalence of D2T-RA to be 14.4 (95% CI: 12.8, 16.3) per 100 persons among 1581 participants with RA, and 22.3 (95% CI: 19.9, 25.0) per 100 persons among 1021 who were biologic/targeted synthetic DMARD experienced. We observed several differences in demographics, comorbidities and RA disease activity between D2T-RA and non-D2T-RA comparisons. Varying EULAR sub-criteria among all participants in BRASS resulted in a range of D2T-RA prevalence rates, from 0.6 to 17.5 per 100 persons. CONCLUSION: EULAR's proposed definition of D2T-RA identifies patients with RA who have not achieved treatment targets. Future research should explore heterogeneity in these patients and evaluate outcomes to inform the design of future studies aimed at developing more effective RA management protocols.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».