Emulación del mundo real de la prueba SWEFOT (SWEFOT-RWEM)

Este estudio observacional está diseñado para verificar si los resultados de un ensayo controlado aleatorio realizado previamente (SWEFOT -- ClinicalTrials.gov Identificador: NCT00764725) podría replicarse con datos de observación, emulando el protocolo del ensayo lo más cerca posible.

Por lo tanto, los pacientes con artritis reumatoide (AR) temprana que iniciaron el tratamiento con infliximab o una combinación de sulfasalazina e hidroxicloroquina después de al menos 30 días de metotrexato se identificarán en el registro sueco de calidad de reumatología (SRQ) vinculado a otros registros nacionales suecos y se compararán. . Se aplicarán criterios de inclusión/exclusión similares a los utilizados en SWEFOT. Además, de acuerdo con SWEFOT, el resultado primario es la proporción de pacientes con una "buena respuesta EULAR", medida nueve meses después del inicio del tratamiento del estudio y considerando a los pacientes que interrumpieron el tratamiento antes de este punto como "no respondedores" (es decir, "imputación de no respondedor" - independientemente del motivo de la interrupción). Para la combinación de sulfasalazina e hidroxicloroquina, el inicio del segundo fármaco de la combinación se considerará como el inicio del tratamiento del estudio.

Dado que la asignación del tratamiento no es aleatoria en los datos observacionales, se aplicará la probabilidad inversa de la ponderación del tratamiento para equilibrar las características de los pacientes entre las cohortes de tratamiento, haciéndolas comparables (es decir, cambiable). Para cada observación (es decir, paciente), la probabilidad de recibir el tratamiento realmente recibido, condicionada a una lista preespecificada de posibles factores de confusión, se estimará mediante un modelo de regresión logística y se utilizará para calcular un peso. Los factores de confusión potenciales incluidos en el modelo se eligen en función del conocimiento sobre los factores que influyen en la asignación del tratamiento y las diferencias observadas en tales características entre los grupos de tratamiento. La lista de factores de confusión incluye: sexo, edad, país de origen, año de inicio del tratamiento, duración de la AR al inicio del tratamiento, factor reumatoide, actividad de la enfermedad al inicio del tratamiento medida a través de: DAS28-ESR (puntuación de actividad de la enfermedad utilizando 28 articulaciones y sedimentación de eritrocitos). índice), CDAI (índice de actividad de la enfermedad clínica), número de articulaciones inflamadas y sensibles, evaluación del dolor (medido en una escala analógica visual) y HAQ-DI (índice de discapacidad del cuestionario de evaluación de la salud), uso de AINE y de glucocorticoides, antecedentes de: cáncer, diabetes, síndrome coronario agudo, ictus, tromboembolismo venoso, enfermedad vascular periférica, enfermedad respiratoria obstructiva, anemia, psoriasis, neuropatías, dolor, osteoporosis, depresión o ansiedad, cirugía articular, retinopatía e infecciones hospitalarias, número de días de hospitalización dentro de los 5 años antes del inicio del tratamiento, condición de fumador.

Todos los datos incluidos en este estudio se extraen de los registros nacionales suecos. En estos registros se recogen datos de forma rutinaria, prospectiva e independiente de cualquier estudio. Por lo tanto, los datos sobre las características iniciales se recopilaron antes del inicio del tratamiento, mientras que los datos de resultados se registraron después del inicio del tratamiento.

La proporción de respondedores en cada grupo y la relación entre proporciones se estimarán utilizando un modelo lineal generalizado ponderado, especificando una distribución binomial para la variable dependiente y una función de identidad logarítmica. Antes del análisis, los datos faltantes (covariables y resultado) se imputarán mediante imputación múltiple de especificación completamente condicional después de la imputación de no respondedores. Todos los análisis de datos (desde la estimación de ponderaciones hasta la estimación de la proporción de respondedores) se realizarán por separado en cada conjunto de datos imputados, y los resultados se agruparán posteriormente utilizando las reglas de Rubin.