603 Trajectories of antimalarial adherence among newly diagnosed rheumatoid arthritis and systemic lupus erythematosus patients: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».