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Enregistrement W4399826840 · doi:10.1136/lupus-2023-lupus21century.34

603 Trajectories of antimalarial adherence among newly diagnosed rheumatoid arthritis and systemic lupus erythematosus patients: a population-based cohort study

2024· article· en· W4399826840 sur OpenAlexaffabout
J. Antonio Aviña‐Zubieta, Md. Rashedul Hoque, Diane Lacaille, Mary ADe Vera, Yi Qian, Lawrence C. McCandless, Hui Xie, John M. Esdaile

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRheumatoid arthritisInternal medicineCohortLogistic regressionComorbidityPopulationQuartilePhysical therapyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Adherence to antimalarial regimens are suboptimal in rheumatoid arthritis (RA) and systemic lupus erythematosus (SLE) patients. Also, adherence is dynamic in nature, and varies over the time. Computing a single adherence level over a period may not explain the adherence trajectories of antimalarial in RA and SLE patients over time. Objectives To identify the groups of patients with similar patterns or trajectories of antimalarial adherence over time and evaluate the baseline determinants of the group membership of adherence trajectories. Methods All patients with incident RA/SLE and incident antimalarial use in British Columbia, Canada, between January 1997 and March 2021, were identified using previously published definitions and administrative health data. Patients were followed up for 12 months from the index date, the time when subjects met RA/SLE criteria and were on antimalarials. We calculated a measure of adherence, the proportion of days covered (PDC) for all patients each month. Then, we used group-based trajectory model (GBTM) analysis on monthly PDC values to identify the latent groups of antimalarial adherence trajectories. The number of groups was selected using the AIC and minimum percentage criterion. Finally, we used an ordered logistic regression to evaluate the baseline determinants of the group membership of adherence trajectories. Baseline determinants of adherence for assessment included sociodemographic factors (neighborhood income quartile, region, age, sex), disease-related factors (disease type (RA vs. SLE), disease duration at index date, hypertension, angina, COPD, modified Charlson comorbidity index), healthcare system factors (hospital visits, physician and specialist visits), and medication use factors (glucocorticoids, immunosuppressives, biologics, Cox-2 selective NSAIDs). Results We identified 27,510 patients with incident antimalarial use (23,997 RA and 3,513 SLE patients, mean ± SD age 56.8 ± 15.5 years, 74.8% female). Using GBTM analysis, we identified four groups for antimalarial medication adherence trajectories, representing an ordered pattern of antimalarial adherence from worse to better. Those trajectory groups were - Group 1: quick deterioration (19%), Group 2: moderate deterioration (15.7%), Group 3: slow deterioration (18.4%), and Group 4: consistent high adherence (46.8%) (figure 1). Significant determinants of the group membership of adherence trajectories from the ordinal logistic regression model are shown in table 1. The odds of better adherence were higher for those who, at baseline, were older, had higher income, had SLE compared with RA, had hypertension, had rheumatologist visits, and used glucocorticoids, immunosuppressives or Cox-2 selective NSAIDs. Conclusion Among incident RA/SLE incident antimalarial users from a population-based cohort, 53.2% did not continuously adhere to the antimalarial regimen in the first year of treatment. We identified four distinct antimalarial adherence trajectory groups in this study. Sociodemographic, disease-related, healthcare system, and medication use factors associated with better adherence trajectories could help inform strategies to improve antimalarial adherence among RA and SLE patients.

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)0,001
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 enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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