Impact of Adherence to Golimumab on Disease Flares in Rheumatoid Arthritis: Results from a Canadian Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Louis Bessette,1 Pauline Boulos,2 Regan Arendse,3 Proton Rahman,4 Sam Aseer,4 Thanu Ruban,5,6 Meagan Rachich,7 Francois Nantel,8 Adriana Calce,7 Odalis Asin-Milan,7 Derek Haaland2,9,10 1Department of Medicine, Laval University, Québec, QC, Canada; 2Department of Medicine, McMaster University, Hamilton, ON, Canada; 3College of Medicine, University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada; 4Faculty of Medicine, Division of Rheumatology, Memorial University of Newfoundland, St. John’s, NL, Canada; 5Division of Rheumatology, Department of Medicine, Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, ON, Canada; 6Markham Rheumatology Centre, Markham, ON, Canada; 7Johnson & Johnson, Toronto, ON, Canada; 8Nantel MedSci Consult, Montréal, QC, Canada; 9The Waterside Clinic, Orillia, ON, Canada; 10Department of Medicine, Northern Ontario School of Medicine University, Sudbury, ON, CanadaCorrespondence: Derek Haaland, The Waterside Clinic, 79 Colborne Street East, Orillia, ON, L3V 1T6, Canada, Tel +1-705-734-3943, Fax +1-705-734-0007, Email derekhaaland@thewatersideclinic.caObjective: To assess the association between adherence to golimumab treatment and the incidence of disease flares in patients with rheumatoid arthritis (RA) in routine clinical practice.Methods: A 12-month (M) prospective observational study conducted across 27 Canadian centers, involving patients with RA receiving golimumab as part of routine clinical care. Treatment adherence was assessed with the Compliance Questionnaire in Rheumatology (CQR); non-adherence was defined as a weighted baseline score predictive of ≤ 80% compliance. Secondary definitions involved the CQR score at M6 and M12. Disease flaring was assessed with the RA-Flare Questionnaire (RA-FQ); flare was defined as a positive response to question 7 (“Are you having a flare?”). The association between adherence and disease flares was analyzed by comparing RA-FQ scores and the proportion of patients reporting flares between the high and low adherence groups. The association between adherence and glucocorticoid use or adverse event (AE) incidence was similarly assessed.Results: Of 215 patients enrolled, 169 (78.6%) completed the study. No significant difference in mean RA-FQ scores was observed between low and high adherence groups at M6 (22.5 vs 23.8; p=0.56) and M12 (20.8 vs 19.9; p=0.70); disease flares were reported by 35.7% of low adherence patients, compared to 28.2% in the high adherence group (p=0.34). At M12, these rates were 30% vs 24.7%, respectively (p=0.49). Glucocorticoid use was comparable between baseline adherence groups, although a higher rate was observed in the low visit-predicted adherence group based on the M6 CQR score (30.5% vs 16.3%; p=0.04). No significant differences were observed in AE incidence.Conclusion: In this study, no significant differences in RA-FQ scores and the proportions of patients reporting disease flares or AEs were observed between patients with RA with low and high predicted adherence to golimumab. The increased glucocorticoid use in patients with low adherence merits further investigation.Trial Registration: ClinicalTrials.gov identifier, NCT03729349.Keywords: biological disease-modifying antirheumatic drugs, TNF inhibitor, adherence, rheumatoid arthritis, flares
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».