A Novel Composite Endpoint to Evaluate the Gastrointestinal (GI) Effects of Nonsteroidal Antiinflammatory Drugs Through the Entire GI Tract
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAID) not only cause damage to the upper gastrointestinal (GI) tract but also affect the lower GI tract. To date, there is no endpoint that evaluates serious GI events in the entire GI tract. The objective of this report is to introduce a novel composite endpoint that measures damage to the entire GI tract - clinically significant upper and lower GI events (CSULGIE) - in patients with NSAID-induced GI damage. METHODS: We reviewed the data from largescale, multicenter, randomized, clinical trials on lower GI toxicity associated with NSAID use. The rationale for using CSULGIE as a primary endpoint in 2 ongoing trials - the Celecoxib vs Omeprazole and Diclofenac for At-risk Osteoarthritis (OA) and Rheumatoid Arthritis (RA) Patients (CONDOR) trial and the Gastrointestinal Randomized Events and Safety Open-Label NSAID Study (GI-REASONS) - is also discussed. RESULTS: Previous randomized trials focused primarily on damage to the upper GI tract and often neglected the lower GI tract. The CSULGIE endpoint extends the traditional "perforation, obstruction, and bleeding" assessment of upper GI complications by including events in the lower GI tract (small/large bowel) such as perforation, bleeding, and clinically significant anemia. CONCLUSION: By providing clinicians with a new, descriptive language for adverse events through the entire GI tract, the CSULGIE endpoint has the potential to become a standard tool for evaluating the GI effects of a range of therapies.
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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 | 0,035 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».