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Enregistrement W6966488248 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.workshop3e_01

The Discontinuation and Effectiveness of Sequential Advanced Therapy in Rheumatoid Arthritis: Real-World Data

2025· article· en· W6966488248 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of OttawaSinai Health SystemOttawa HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiscontinuationRheumatoid arthritisObservational studyCohortCohort studyPharmacotherapyDiseaseRetrospective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Patients with rheumatoid arthritis (RA) who fail conventional synthetic treatment with disease modifying antirheumatic drugs (csDMARDs) are eligible for biological DMARDs (bDMARDs) or targeted synthetic DMARDs (tsDMARDs). Many patients experience a lack of response or intolerance to their first advanced therapy (AT), requiring a change in medication. Subsequent treatment choice is important for achieving successful long-term disease control. The current study aimed to describe the pattern of sequential AT use in RA patients in a multicentre observational cohort and to evaluate the survival rate and effectiveness of each line of therapy. Methods Adult RA patients participating in the Ontario Best Practice Research Initiative (OBRI) and initiating their first AT (line 1) between Jun. 1, 2008, and Jan. 1, 2023, were included. Drug retention was defined as the time from initiation to discontinuation of therapy (due to any reason). We evaluated effectiveness using Clinical Disease Activity Index (CDAI) change, the proportion of patients reaching the minimally clinically important difference (MCID), CDAI low disease activity (LDA), and remission at 6 months. Time to event analysis was used for treatment discontinuation and general linear mix model for effectiveness. An exploratory analysis compared outcomes in patients who started their first AT before and after 2010, the year treat to target guidelines were published. We also compared drug survival of the first AT in 3 therapeutic groups (TNFi, non-TNFi, tsDMARDs). Results A total of 2449 patients were included (line 1=1117, line 2=679, line 3=339, and lines 4 to 7=314). TNFi was predominantly used as first-line AT, with Etanercept and Adalimumab being the 1st and 2nd most common choices. Subsequent AT lines exhibited lower TNFi usage. Risk of discontinuation increased in later lines (Figure 1). Persisting after adjustments for confounders. Pre-2010 and post-2010 cohorts displayed significant differences in first-line AT retention, suggesting quicker switches post-2010 (Median survival 12.2 vs 7.6 years). Efficacy outcomes favored first-line AT, with lower CDAI change and attainment of clinical targets in subsequent lines. Conclusion We found that TNFi remains the most common first AT, however, there has been a downward trend in using TNFi. The first AT has longer survival and better efficacy when compared to subsequent lines. Clinicians tend to switch the first-line therapy earlier since 2010, likely due to a shift toward a treat to target approach and more available therapeutic options.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,311 · 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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