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Early lessons from the recent-onset rheumatoid arthritis cohort ESPOIR - 11/03/15

Doi : 10.1016/j.jbspin.2014.07.003 
Bernard Combe , Nathalie Rincheval
 Département rhumatologie, université Montpellier I, hôpital Lapeyronie, 34295 Montpellier cedex 5, France 

Corresponding author. Tel.:.; +33 467 338 710; fax: +33 467 337 311.

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Abstract

ESPOIR is a French multicenter cohort of patients with undifferentiated arthritis enrolled within six months of symptom onset, naive to disease-modifying antirheumatic drugs and corticosteroid therapy, and either having rheumatoid arthritis (RA) or being at risk for progression to RA. The cohort is sponsored by the French Society for Rheumatology (Société française de rhumatologie [SFR]). Between December 2002 and March 2005, 813 patients were enrolled at 14 regional university hospitals, with the participation of a network of community-based rheumatologists. The objective was to establish a database on recent-onset inflammatory joint disease and, more specifically, on RA to serve for scientific research in the clinical, epidemiological, pathophysiological, and healthcare-cost fields. Ten years after enrolment were started, the cohort still has about 500 patients. The scientific committee has approved 104 clinical research projects, of which many are ongoing, and 54 original articles written by numerous French and international groups have been published. These projects cover a vast spectrum of topics including environmental factors, diagnosis, outcomes, prognosis, disease evaluation, imaging, genetics, biomarkers, costs, and RA management strategies.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Rheumatoid arthritis, Cohort, Early arthritis, Diagnosis, Pathophysiology, Biomarkers


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© 2014  Société française de rhumatologie. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 82 - N° 1

P. 13-17 - janvier 2015 Retour au numéro
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  • Essential role for CD103+ cells in the pathogenesis of spondyloarthritides
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  • Vertebral involvement in Paget's disease: Morphological classification of CT and MR appearances
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