Higher comorbidities associated with less improvement in disease activity in early RA: results from CATCH cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Comorbidities negatively influence remission rates in RA. This study estimated the effects of comorbidities on components of disease activity in early RA (ERA). METHODS: Using the Rheumatic Disease Comorbidity Index (RDCI), the influence of comorbidities on trajectories of components of the SDAI (Simple Disease Activity Index) was assessed in participants with ERA enrolled in Canadian Early Arthritis Cohort (CATCH) over the first year of treatment. Adjusted effects of RDCI scores categorized 0, 1, 2 and ≥3 on SDAI trajectories over time were analysed using multivariable generalized estimating equations (GEEs) models adjusted for multiple confounders. RESULTS: ERA participants (N = 2248) had a mean (S.D.) symptom duration of 5.7 (3) months; mean age 55 (15) years and 72% were female. Baseline SDAI was 29 (15), with 90% having moderate-high SDAI. Baseline RDCI scores were 0 in 888 (40%), 1 in 547 (24%), 2 in 451 (20%) and ≥3 in 362 (16%). While baseline disease activity was similar across comorbidity groups, patients with higher RDCI scores showed worse SDAI trajectories over the first year of RA treatment. Higher RDCI scores were independently associated with pain, patient and physician global assessments over time. CONCLUSION: This large real-world analysis of ERA patients seen in routine rheumatology practice across Canada showed that while RA disease activity across comorbidity groups at diagnosis was similar, higher comorbidity was associated with slower improvement in RA disease activity over the first year of treatment, likely driven by independent associations with patient and physician global assessments and pain.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».