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Enregistrement W4411846586 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.148

Golimumab for Adherence in Rheumatoid Arthritis (GO FAR): A Multicenter, Prospective, Observational Study of Patients Treated with Golimumab for Rheumatoid Arthritis

2025· article· en· W4411846586 sur OpenAlexaffvenueabout
Louis Bessette, Pauline Boulos, R. Arendse, Proton Rahman, Sam Aseer, T. Ruban, Isabelle Fortin, Meagan Rachich, F. Nantel, Laura Park‐Wyllie, Odalis Asin-Milan, Derek Haaland

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux du Bas-Saint-LaurentMcMaster UniversityMarkham Stouffville HospitalMemorial University of NewfoundlandUniversity of SaskatchewanUniversité du Québec à RimouskiCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGolimumabMedicineRheumatoid arthritisObservational studyInternal medicineMulticenter studyProspective cohort studyArthritisRandomized controlled trialEtanercept

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Adherence to prescribed drug therapies is crucial to prevent irreversible joint damage in rheumatoid arthritis (RA). However, reported adherence rates in RA patients have shown significant variability, ranging from 49.5% and 98.5%, depending on the definition and method used. Despite this, real word evidence on adherence to golimumab, a biologic DMARD used in RA, remains limited. This study aimed to investigate whether non-adherence to RA drugs in patients treated with biologic DMARDs is associated with a higher frequency of RA flares in real-world clinical practice. Methods This was a prospective, non-interventional study conducted in 27 Canadian centers, which assessed real-world golimumab use in treating RA. The study collected data from medical records and patient/physician questionnaires. The study utilized the Rheumatoid Arthritis Flare Questionnaire (RA-FQ), a tool designed to assess disease activity and identify flares in patients with RA. Patients were categorized into low (≤80%) and high (>80%) predicted compliance groups using the Compliance Questionnaire in Rheumatology (CQR). Assessments occurred at baseline and 6-month intervals, covering joint counts, global assessments, adherence, and flares. Statistical analysis aimed to estimate flare rate differences between adherent (>80%) and non-adherent groups (≤80%), considering a 95% confidence interval. Results A total of 215 patients were treated and analyzed in the study, with 78.6% (169/215) completing the study. At 6 months, the mean RA-FQ was 22.5 (SD 13.1) and 23.8 (SD 13.2) in low and high baseline predicted compliance groups, respectively (p=0.55). At 12 months, the mean RA-FQ scores were 20.8 (SD 12.9) and 19.9 (SD 13.5) for the low and high baseline predicted compliance groups, respectively (p=0.70). Disease flares were observed in 35.7% (25/70) and 28.2% (20/71) of patients at 6 months in the low and high baseline predicted compliance groups, respectively (p=0.34). At 12 months, disease flares were observed in 30% (21/7) and 24.7% (18/71) of patients in the low and high baseline predicted compliance groups, respectively (p=0.49). No significant differences were observed in the incidence of adverse events between the low and high adherence compliance groups. Conclusion This study did not identify major differences in the RA-FQ total score or the proportion of participants reporting a flare in RA patients in the real-world clinical setting. Sensitivity analyses will be conducted to further explore RA-FQ and disease flare frequency by varying the CQR compliance classification.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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