Treatment sequences and lines of therapy in rheumatoid arthritis: a real-world evaluation of retention and effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Many patients with rheumatoid arthritis (RA) do not maintain disease control or tolerance their first advanced therapy (AT), making subsequent treatment choices critical. This study described real-world patterns of sequential AT use and evaluate drug survival and effectiveness across multiple lines of therapy in a large Canadian RA cohort. METHOSD: Adult RA patients from the Ontario Best Practice Research Initiative (OBRI) who initiated AT between 2008 and 2023 were included. Drug survival was defined as time from initiation to discontinuation. Effectiveness was assessed using changes in Clinical Disease Activity Index (CDAI), achievement of minimal clinically important difference (MCID), low disease activity (LDA), and remission at 6 months. Outcomes were compared before and after 2010, the year treat-to-target (T2T) guidelines were introduced. Analyses were adjusted using propensity scores and multiple imputation for missing data. RESULTS: Among 2,449 patients, TNFi agents were the most common first-line AT. Drug survival decreased with each subsequent line. Patients initiating AT after 2010 had shorter treatment durations (median 7.63 vs. 12.2 years), reflecting more frequent switching under T2T strategies. First-line therapies showed greater CDAI improvement and higher MCID, LDA, and remission rates. Effectiveness declined in later lines but remained clinically meaningful. CONCLUSIONS: This study offers insights into real-world sequential AT use in Canadian RA care. First-line AT is associated with superior survival and effectiveness; however, subsequent therapies continue to provide important clinical benefits. These findings support the value of personalised sequential treatment strategies and highlight the need for further research to inform future RA management guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».