Efficacy of biologic agents in improving the Health Assessment Questionnaire (HAQ) score in established and early rheumatoid arthritis: a meta-analysis with indirect comparisons.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Health Assessment Questionnaire (HAQ) is a validated physical function measure. It is predictive for disability and mortality. The objective of this study was to determine the comparative efficacy of biologic agents in improving HAQ in patients with established RA who failed DMARDs or anti- TNF agents and in early RA (ERA). METHODS: We performed random effects meta-analyses of published randomised, placebo-controlled trials. Outcome was the mean difference in change in HAQ for biologic agents compared to controls (ΔHAQB-ΔHAQC). Indirect comparisons of the different biologic drugs were conducted using the Q-test based on analysis of variance. Meta-regression was performed using the method of moments. RESULTS: Twenty-eight trials were included: 19 with DMARD-failures; 4 with anti-TNF-failures and 5 ERA. The following biologics were represented: abatacept, adalimumab, certolizumab, etanercept, golimumab, infliximab, rituximab and tocilizumab. Efficacy of biologics at reducing HAQ was significantly different based on prior treatment (p=0.001). In RA patients with DMARD failures, ΔHAQB-ΔHAQC was -0.22; 95%CI: -0.24, -0.20 (I2=55%). Infliximab, abatacept and tocilizumab had lower ΔHAQB-ΔHAQC compared to other biologics (p<0.02). In anti-TNF-failures, ΔHAQB-ΔHAQC was -0.36; 95%CI: -0.42, -0.30 (I2=0%). In ERA, methotrexate-naïve trials, ΔHAQB-ΔHAQC was -0.19; 95% CI: -0.26, -0.13 (I2=0%). There were no significant differences in the efficacy of different biologics for anti-TNF failures and ERA. CONCLUSIONS: Biologic agents were efficacious at lowering HAQ in RA. Differences between agents in RA with DMARD failures were less than the minimally clinically important difference for HAQ; therefore, the clinical significance of these differences is unclear.
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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 | 0,030 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,069 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».