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Enregistrement W4399369326 · doi:10.1093/rheumatology/keae318

Prevalence and characteristics of adults with difficult-to-treat rheumatoid arthritis in a large patient registry

2024· article· en· W4399369326 sur OpenAlexfundno aff
Misti L. Paudel, Ruo-Gu Li, Chinmayi Naik, Nancy A. Shadick, Michael E. Weinblatt, Daniel H. Solomon

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen BiotechNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsBristol-Myers Squibb CanadaBrigham and Women's HospitalSanofiAmgenPfizerEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisRheumatologyInternal medicineCohortPoisson regressionDemographicsPhysical therapyDemographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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