Early Monitoring of Response (MORE) to Golimumab Therapy Based on Fecal Calprotectin and Trough Serum Levels in Patients With Ulcerative Colitis: A Multicenter Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The treatment of ulcerative colitis (UC) patients with moderate to severe inflammatory activity with anti-tumor necrosis factor alpha (TNFα) antibodies leads to a clinical remission rate of 10% after 8 weeks of therapy. However, it must be taken into account that patient selection in clinical trials clearly influences both response and remission rates. An unsatisfactory response to anti-TNFα medication after week 12 often leads to a discontinuation of treatment. The early prediction of clinical response could therefore help optimize therapy and potentially avoid ineffective treatments. OBJECTIVE: The aim of this study is to develop an algorithm for optimizing golimumab administration in patients with moderate to severe UC by calculating the probability of clinical response in Week 26 based on data from Week 6. METHODS: The study is designed as a prospective, single-arm, multicenter, non-interventional observational study with no interim analyses and a sample size of 58 evaluable patients. The primary outcome is the prediction of clinical response in Week 26 based on a 50% reduction in fecal calprotectin and a positive golimumab trough level in Week 6. RESULTS: Enrollment started in October 2014 and was still open at the date of submission. The study is expected to finish in December 2016. CONCLUSIONS: The early identification of patients who are responding to an anti-TNFα antibody is therapeutically beneficial. At the same time, patients who are not responding can be identified earlier. The development of a therapeutic algorithm for identifying patients as responders or non-responders can thus help prescribing physicians to both avoid ineffective treatments and adjust dosages when necessary. This in turn promotes a higher degree of treatment tolerance and patient safety in the case of anti-TNFα antibody administration. CLINICALTRIAL: German Clinical Trials Register, Deutsches Register Klinischer Studien DRKS00005940; https://drks-neu.uniklinik-freiburg.de/drks_web/navigate.do?navigationId=trial.HTML&TRIAL_ID=DRKS00005940 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6i4Xoo1sH).
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».