Role for Therapeutic Drug Monitoring During Induction Therapy with TNF Antagonists in IBD
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
: Primary nonresponse and primary nonremission are important limitations of tumor necrosis factor (TNF) antagonists, occurring in 10% to 40% and 50% to 80% of patients with inflammatory bowel disease, respectively. The magnitude of primary nonresponse differs between phase III clinical trials and cohort studies, indicating differences, e.g., in definition, patient population or blinding. The causes of nonresponse can be attributed to the drug (pharmacokinetics, immunogenicity), the patient (genetics, disease activity), the disease (type, location, severity), and/or the treatment strategy (dosing regimen, combination therapy). Primary nonresponse has been attributed to "non-TNF-driven disease" which is an overly simplified and potentially misleading approach to the problem. Many patients with primary nonresponse could successfully be treated with dose optimization during the induction phase or switching to another TNF antagonist. Therefore, primary nonresponse is frequently not a non-TNF-driven disease. Recent studies from rheumatoid arthritis and preliminary data from inflammatory bowel disease evaluating therapeutic drug monitoring have suggested that early measurement of drug and anti-drug antibody concentrations could help to define primary nonresponse and rationalize patient management of this problem. Moreover, a modeling approach including pharmacological parameters and patient-related covariants could potentially be predictive for response to the treatment. We describe an overview of this evolution in thinking, underpinned by previous findings, and assess the potential role of early measurement of drug and antidrug antibody concentrations in the definition and management of primary nonresponse.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle