Does weight-adjusted anti-tumour necrosis factor treatment favour obese patients with Crohn’s disease?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adalimumab (ADA) is a subcutaneous anti-tumour necrosis factor (anti-TNF) agent, effective in inducing and maintaining remission in Crohn's disease (CD). Unlike Infliximab (IFX), ADA dosing is not weight adjusted and dose frequency is based on clinical response. AIM: To determine whether obesity is a risk factor for early loss of response (LOR) to anti-TNF treatment and whether weight-adjusted anti-TNF treatment is favourable. MATERIALS AND METHODS: A hospital database of CD patients receiving anti-TNF treatment was analyzed retrospectively. The relationship between time to LOR and BMI was examined by Kaplan-Meier (KM) survival curves and a Cox proportional hazards model. RESULTS: ADA patients: Of the 54 patients (46 BMI<30 and 8 BMI≥30), KM estimation indicated a significantly shorter time to dose escalation in the BMI of at least 30 (χ=6.117, P=0.01). The Cox proportional hazards model showed that an increased hazard of LOR to ADA is related to increases in BMI (P=0.04). IFX patients: Of the 76 patients (62 BMI<30 and 14 BMI≥30), KM estimation showed that the differences in survival curves were not significant (χ=1.933, P=0.16) for the BMI groups. This was supported by the Cox proportional hazard model (P=0.36). CONCLUSION: BMI appears to be important in predicting ADA efficacy (LOR) in CD. IFX appears to overcome this reduction of efficacy in obese patients. A prospective study evaluating the effect of weight on anti-TNF drug response and serum drug levels is warranted.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».