Comparative effects of biological and targeted synthetic DMARDs on incident chronic kidney disease in patients with rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The impact of individual biological/targeted synthetic DMARD (b/tsDMARD) on kidney function in patients with RA remains unclear. This study aimed to determine the comparative effects of b/tsDMARDs on chronic kidney disease (CKD) incidence in patients with RA. METHODS: This multicentre cohort study included patients with RA who had baseline estimated glomerular filtration rate (eGFR) of ≥60 ml/min/1.73 m2 and started a TNF inhibitor (TNFi), cytotoxic T-lymphocyte-associated antigen-4-Ig (CTLA4-Ig), interleukin-6 receptor inhibitor, or Janus kinase inhibitor (JAKi) in Japan. Multiple propensity score-based inverse probability weighting (IPW) was used to adjust confounders. The incidence of CKD was compared among b/tsDMARDs using IPW mixed-effect Cox proportional hazards models and linear mixed-effect models with IPW-examined trajectories of eGFR. RESULTS: Among 2187 patients with 3068 treatment courses and up to 11 years of follow-up, CKD occurred in 275 cases. Compared with the CTLA4-Ig group, the TNFi group had a significantly lower CKD incidence [hazard ratio (HR) 0.67, 95% CI 0.46-0.97, P = 0.04], whereas the JAKi group had a significantly higher incidence (HR 2.16, 95% CI 1.23-3.79, P = 0.01). The trajectory of eGFR was significantly greater in the JAKi group than in the CTLA4-Ig group (CTLA4-Ig: -1.28 ml/min/1.73 m2/year, JAKi: -2.29 ml/min/1.73 m2/year, P < 0.001). CONCLUSIONS: TNFi use was associated with reduced CKD incidence, whereas JAKi showed a less protective association for kidney function in patients with RA.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».