The pattern of anti-IL-6 versus non-anti-IL-6 biologic disease modifying anti-rheumatic drugs use in patients with rheumatoid arthritis in Wales, UK: a real-world study using electronic health records
Notice bibliographique
Résumé
Objective: non-anti-IL-6 (anti-TNF, B or T cell therapies) bDMARDs for RA. Methods: A retrospective cohort study of patients with the diagnosis of RA in the Secure Anonymised Information Linkage Databank, comprising primary and secondary care and specialist rheumatology clinic records for >90% of the population in Wales, UK. Patients initiated on first bDMARD treatment, discontinuation and clinical outcomes including infection and hospitalisation were analysed using Cox regression analysis. Results: Of patients identified with RA in their primary care records, 95.7% (4691/4922) received conventional synthetic DMARDs (csDMARDs). More than one-third (36.2%) were treated with bDMARDs (1784/4922). Of these biologic-naïve patients, 6.5% (116) were treated with anti-IL-6 bDMARDs; this treatment was associated with a previous history of infection [difference 8.8% (95% CI 1.1, 17.8)] and kidney disease [14.3% (95% CI 8.0, 22.5)]. Treatment discontinuation was significantly higher in the non-anti-IL-6 bDMARD-treated patients (23.1%) compared with the anti-IL-6 bDMARD-treated individuals (18.1%) [difference 9.4% (95% CI 1.1, 15.7)]. For those discontinuing a first line of treatment, 385 patients (23%) and 21 patients (18%) switched to an alternative bDMARD from the non-anti-IL-6 and anti-IL-6 groups, respectively. Conclusion: Comorbidities, history of infection and kidney disease were associated with choosing anti-IL-6 bDMARDs in biologic-naïve RA patients in Wales. Anti-IL-6 bDMARD-treated biologic-naïve patients were more likely to continue treatment than non-IL-6 bDMARD-treated 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».