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Enregistrement W4411846606 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.tour1d

One-Year Outcomes After Decision Aid-Led Tapering of Advanced Therapy in Rheumatoid Arthritis

2025· article· en· W4411846606 sur OpenAlexaffvenueabout
Glen Hazlewood, Michelle Jung, Elżbieta Kamińska, Nick Bansback, Rachelle Buchbinder, Samuel Whittle, Dawn P. Richards, Laurie Proulx, Ann Rebutoc, Claire Barber

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensResearch CanadaAlberta Bone and Joint Health InstituteCanadian Arthritis Patient AllianceArthritis Research Centre of CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTaperingRheumatoid arthritisArthritisPhysical therapyInternal medicineIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives The Canadian Rheumatology Association clinical practice guidelines recommend offering tapering of advanced therapy to people with rheumatoid arthritis (RA) who are in sustained remission and provide a decision aid to support these discussions. Our goal was to understand the impact of implementing the decision aid on treatment choices and outcomes in RA patients in sustained remission. Methods We conducted a single-center pilot study with 4 rheumatologists in Calgary Alberta. Rheumatologists were initially asked to identify people in their practice at the time of the clinic visit. After identifying and addressing initial recruitment barriers, we switched to sending people a decision aid 1 month ahead of their appointment. While rheumatologists and patients were free to decide how fast to taper, and when to see their rheumatologist next, they were guided by CRA recommendations, which suggested decreasing the dose by ~25% at a time, with 3-month delays between subsequent reductions. Patients were followed for a year and the primary outcome (safety) was the proportion of patients who had to switch to another advanced therapy due to inefficacy. Results Thirty-four patients chose to taper their advanced therapy; 13 from in-clinic discussions, and 21/83 (25%) who received a decision aid ahead of their appointment. Of the 34 people, 32 consented to the follow-up study (mean age 55, 72% female). All patients were taking full dose advanced therapy at the time of recruitment. Patients reduced their TNF inhibitor (n=19), IL-6-blocker (n=5) JAK-inhibitor (n=4), and T-cell inhibitor (n=4). Among the 26 patients who have completed follow-up to date (last follow-up October 2024), 8 (31%) had a flare requiring re-escalation of their dose, and another 3 (12%) re-escalated their dose for other reasons (typically discomfort with being on a lower dose and the potential to have a flare). One patient switched to another agent without first re-escalating their dose. Of the 15 patients who maintained a dose reduction over 1 year, the mean dose reduction at 1 year was 47%. Of the 9 patients who re-escalated their dose after tapering and have completed the end of study survey, 8 (89%) agreed or strongly agreed with the statement “I am glad I tried reducing my medication.” The remaining patient was neutral. Conclusion Sending people a guideline-linked decision aid ahead of their appointment resulted in 25% of people choosing to reduce their treatment, which was safe for over 1 year, and without decisional regret in people who had to re-escalate their dose.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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