Incidence of Major Adverse Cardiovascular Events in Patients With Rheumatoid Arthritis Treated With <scp>JAK</scp> Inhibitors Compared With Biologic Disease‐Modifying Antirheumatic Drugs: Data From an International Collaboration of Registries
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Our objective was to assess the incidence of major adverse cardiovascular events (MACEs) in patients with rheumatoid arthritis (RA) treated with JAK inhibitors (JAKi), tumor necrosis factor inhibitors (TNFi), or biologic disease-modifying antirheumatic drugs with other modes of action (bDMARD-OMA) in a multicountry, real-world population. METHODS: Patients with RA from 15 registries in the JAK-pot collaboration were included. MACE incidence was analyzed using two approaches: a within-registry analysis aggregating country-specific estimates from registers with >25 incident MACEs through meta-analysis and an individual-level data combined analysis. We used adjusted linear mixed Poisson regression to obtain incidence rate ratios (IRRs) of MACEs between treatment groups, accounting for multiple treatment courses. RESULTS: The study included 73,008 treatment courses (16,417 JAKi, 35,373 TNFi, and 21,218 bDMARD-OMA) and 828 incident MACEs among 51,233 patients. Median follow-up time was 1.3 years, with most of the follow-up concentrated in the first two years of treatment. Incidence rates were 7.0, 7.6, and 11.8 per 1,000 person-years for JAKi, TNFi, and bDMARD-OMA, respectively. Compared to TNFi, JAKi (within-registry adjusted IRR 0.89, 95% confidence interval [CI] 0.63-1.25) had similar incidence rates of MACEs and bDMARD-OMA had higher rates (within-registry adjusted IRR 1.35, 95% CI 1.10-1.66). Combined analysis showed similar results. CONCLUSION: Observational data from the JAK-pot collaboration show no evidence of an increase in cardiovascular events during the first two years of use with JAKi compared to TNFi in the general RA population.
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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 | 0,012 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».