Antimicrobial Use and Serious Infections Among Patients With Psoriatic Arthritis After Initiating Tumor Necrosis Factor Inhibitors: A Nationwide Matched Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective To analyze antimicrobial use and serious infections (SI) among patients with psoriatic arthritis (PsA) before and after initiating tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) treatment. Methods In this nationwide matched cohort study, we extracted data on patients with PsA initiating TNFi from 2005 to 2018 from the ICEBIO registry and matched them by age, sex, and calendar time to 5 randomly selected comparators from the general population. All filled prescriptions for antimicrobials, glucocorticoids, and methotrexate 2 years before and after initiating TNFi treatment were extracted from the Icelandic Prescription Medicines Register. All infection-related hospitalizations, a proxy for SI, were extracted from the Icelandic Hospital Discharge Register. Results The study included 399 PsA patients and 1986 matched comparators. Patients received more antimicrobial prescriptions before TNFi treatment, with a mean number of prescriptions per year of 1.26 vs 0.60 ( P < 0.001). The mean number of prescriptions increased to 1.64 ( P < 0.001) in the 12 months following TNFi initiation but returned to baseline thereafter. No statistically significant increase in SI was found. Adjusted for covariates, patients with PsA had a hazard ratio of 1.43 (95% CI 1.18-1.72, P < 0.001) for receiving a prescription for antimicrobials following TNFi treatment initiation compared to before TNFi treatment. The risk was increased in the first year after treatment initiation but not in the second year, suggesting a transient effect. Conclusion Following TNFi initiation, antimicrobial use rose temporarily, with no significant increase in SI. These results support the safety of TNFi in PsA management, and the risk of SI should not weigh heavily in treatment decisions.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».