Real-world data reveals the complexity of disease modifying anti-rheumatic drug treatment patterns in juvenile idiopathic arthritis: an observational study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Pharmacological treatment is a cornerstone of care for children with juvenile idiopathic arthritis (JIA). The objective of this study is to evaluate prescription patterns of conventional and biologic disease modifying anti-rheumatic drugs (c-DMARDs and b-DMARDs) for patients with JIA. Methods We conducted a retrospective cohort study of children diagnosed with JIA at a rheumatology pediatric clinic. Eligibility criteria were defined as children and youth newly diagnosed with enthesis-related arthritis, polyarticular, or oligoarticular JIA between 2011 and 2019, with at least one year of observation. Data on c-DMARDs and b-DMARDs prescriptions were obtained from electronic medical charts. We used descriptive statistics, Kaplan–Meier survival methods, and Sankey diagrams to describe treatment prescription patterns. Results A total of 325 patients with JIA were included, with a median observation time of 3.7 years. The most frequently prescribed c-DMARD and b-DMARD were methotrexate and etanercept, respectively. Within the first year of rheumatology care, 62% and 21% of patients had a c-DMARD and a b-DMARD prescribed, respectively. These proportions varied greatly by JIA subtype. Among the 147 (147/325, 45%) patients that had at least one b-DMARD prescribed, 24% were prescribed a second, and 7% a third-line of b-DMARD. A total of 112 unique treatment sequences were observed, with c-DMARD monotherapy followed by the addition of either a b-DMARD (56%) or another c-DMARD (30%) being the two most prevalent patterns in this cohort. Conclusion We observed a variety of treatment trajectories, with many patients experiencing multiple treatment lines, illustrating the complexity of the overall JIA treatment path.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,273 | 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 ».