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Enregistrement W2332730996 · doi:10.1097/mib.0000000000000202

Role for Therapeutic Drug Monitoring During Induction Therapy with TNF Antagonists in IBD

2014· article· en· W2332730996 sur OpenAlexaff
Konstantinos Papamichael, Ann Gils, Paul Rutgeerts, Barrett G. Levesque, Séverine Vermeire, William J. Sandborn, Niels Vande Casteele

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInflammatory bowel diseaseCertolizumab pegolDrug classPopulationDiseaseDrugRheumatoid arthritisDosingOncologyInternal medicineIntensive care medicinePharmacologyAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

: 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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations243
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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