Impact of disease manifestations on first biologic drug survival in axial spondyloarthritis: a real-life Canadian study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: The primary objective of this study was to assess the impact of extramusculoskeletal manifestations (EMMs) and peripheral musculoskeletal features on first biologic drug survival in subjects with axial spondyloarthritis (axSpA). The secondary objective was to evaluate the impact of reasons for treatment discontinuation. Methods: A total of 593 axSpA patients from the SpondyloArthritis Research Consortium of Canada initiating a first biologic drug were identified between 2003 and 2023. Drug survival was presented using Kaplan-Meier curves for each disease manifestation and compared using the logrank test. A Cox proportional hazards model was used to analyse independent predictors of discontinuation. The impact of reasons for treatment discontinuation was assessed using a competing risk analysis. Results: The presence of psoriasis, nail psoriasis, dactylitis, at least one EMM or at least one peripheral musculoskeletal manifestation was associated with prolonged drug survival compared with subjects without these disease manifestations. In multivariable analysis, psoriasis [hazard ratio (HR) 0.53 (95% CI 0.33, 0.86)] and at least one peripheral musculoskeletal manifestation [HR 0.65 (95% CI 0.47, 0.92)] were independently associated with a lower risk for biologic discontinuation. The presence of psoriasis or dactylitis was associated with reduced treatment discontinuation in patients who stopped their biologic medication for ineffectiveness but not when treatment was discontinued due to adverse events. Conclusions: This study showed that the presence of some axSpA disease manifestations were associated with prolonged biologic drug survival. Psoriasis and peripheral musculoskeletal manifestations were the most significant predictors of treatment retention. Future research will be needed to further refine treatment strategies according to specific disease manifestations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».