Impact of anti-rheumatic treatment on the individual components of the ACR composite score in patients with rheumatoid arthritis: real-world data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Standard criteria for measuring treatment efficacy in patients with rheumatoid arthritis (RA) include American College of Rheumatology (ACR) response rates, which require meeting a threshold of ≥20/50/70% improvement in several physician- and patient-reported measures. We aimed to evaluate the impact of csDMARDs, TNF inhibitors (TNFi), and tofacitinib (TOFA) on ACR components in real-life practice. METHODS: Clinical data of RA patients with a CDAI >10 at the time they started a treatment were pooled from two registries: Ontario Best Practices Research Initiative (OBRI) and RHUMADATA. Endpoints included proportions of patients achieving: ACR20/50/70 responses, ≥20/50/70% improvements and mean percentage improvement in individual ACR components at Month 6. We also adjusted for potential confounders to compare impact of these medications on outcomes of interest. RESULTS: A total of 669 patients were included (csDMARD, n=157, TNFi, n=252; TOFA, n=260). An overall higher proportion in all three-medication groups achieved ≥20/50/70% improvement in primary ACR components vs. secondary components. Among secondary components, ≥20/50/70% improvement rates were numerically highest for PhGA and lowest for HAQ-DI and pain. Among ACR20/50/70 responders for all medications, the mean percentage improvement was more than 80% for primary components, and ranged from 30% to 80% for secondary components. A significantly lower proportion of patients in TNFi group achieved to at least 50% improvement in pain compared to TOFA after adjusting. CONCLUSIONS: In this real-world practice, physician-reported measures contribute slightly more to overall ACR20/50/70 responses. Pain was the most important factor in achieving an ACR50 TOFA users, possibly reflecting the different effects of JAKi on pain.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».