Sustained low functional impairment in axial spondyloarthritis (axSpA): which are the primary outcomes that should be targeted to achieve this?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To (i) determine whether sustained disease activity states, as measured by Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (BASDAI) and Ankylosing Spondylitis Disease Activity Score (ASDAS), impact function, and (ii) evaluate characteristics predicting sustained low functional impairment in a prospective axial spondyloarthritis (axSpA) cohort. Methods Biologic Treatment Registry Across Canada (BioTRAC) was a multi-center, prospective registry that collected real-world data on axSpA patients receiving infliximab or golimumab between 2006 and 2017. Generalized estimating equations (GEE) were used to test baseline characteristics, treatment, and duration (at 6 and 12 months vs. only at 6 or 12 months vs. neither) of low BASDAI (< 3), ASDAS-inactive disease (ID)(< 1.3), and ASDAS-low disease activity (LDA) in predicting sustained low Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index (BASFI)(< 3) between 12 and 18 months. The adjusted impact of achieving low disease state at 6 and/or 12 months on BASFI at 18 months was analyzed by generalized linear models. Results Eight hundred ten patients were enrolled. 33.7%, 13.4%, and 24.7% achieved sustained low BASDAI, ASDAS-ID, and ASDAS-LDA, respectively. In univariable GEE of baseline variables, age and baseline BASDAI, BASFI, and ASDAS significantly predicted sustained low BASFI. In multivariable GEE, sustained low BASDAI (p < 0.001), low BASDAI only at 6 or 12 months (p = 0.001), and baseline BASFI (p < 0.001) were the only predictors of sustained low BASFI. Sustained ASDAS-ID (p = 0.040) and ASDAS-LDA (p < 0.001) were also predictors when forced into the model. Similar results were obtained when evaluating the BASFI score at 18 months. Conclusion Sustained BASDAI < 3 may be a valid and feasible target for a treat-to-target strategy in axSpA having function as treatment goal.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».