PTH-072 Corticosteroid Dose Reduction in Ulcerative Colitis Patients Treated with Vedolizumab
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Corticosteroids (CS) are effective for the short-term treatment of patients (pts) with ulcerative colitis (UC), but serious side effects prohibit long-term use. In the GEMINI 1 study, a higher percentage of pts with moderately to severely active UC were in CS-free remission at week (wk) 52 with vedolizumab (VDZ) treatment than with placebo (PBO).1 Methods In GEMINI 1, pts who responded to VDZ induction therapy at wk 6 were re-randomised to PBO or VDZ for 46 wks. From wk 6 onward, pts with clinical response discontinued CS use. We characterised CS dose reductions achieved with VDZ therapy in exploratory and post hoc analyses of pts with baseline (wk 0) CS use (≤30 mg/day prednisone or equivalent). Median CS dose over time, change from baseline CS dose, and CS-free status at wk 52 were summarised overall and by anti-tumour necrosis factor (anti-TNF) treatment (naïve or failure) history. Results Of pts with baseline CS use, 74% decreased their CS dose with VDZ treatment at week 52 (vs 57% with PBO) (Table). At wk 52, 56% of VDZ-treated pts were on ≤7.5 mg/day of CS (Table), and the median CS dose was 2.5 mg/day for VDZ-treated pts and 10.0 mg/day for PBO. Numerically higher percentages of VDZ-treated pts were CS-free for 90 and 180 consecutive days at wk 52 than PBO- treated pts. Similar trends were observed in the anti-TNF-naïve and anti-TNF-failure populations. Conclusion Numerically greater reductions in CS use were achieved with VDZ maintenance therapy compared with PBO. At week 52, VDZ therapy was associated with numerically higher percentages of CS-free patients and patients who were CS-free for 90 or 180 consecutive days than PBO. Interpretation of these post hoc analyses, including the degree of dose reduction, is limited by differing initiation weeks for CS tapering per patient and small sample sizes. Reference 1 Feagan BG, et al. N Engl J Med. 2013;369:699–710; NCT00783718. Disclosure of Interest E. Loftus Jr Grant/research support from: from AbbVie, Janssen, UCB, Takeda, Pfizer, GlaxoSmithKline, Amgen, Bristol-Myers Squibb, Genentech, Robarts Clinical Trials, Gilead, Receptos, Consultant for: AbbVie, Janssen, UCB, Takeda, Immune Pharmaceuticals, Celgene, MedImmune, Theradiag, Genentech Inc, Seres Health, Sun Pharmaceuticals, Bristol-Myers Squibb, C. Siegel Grant/research support from: AbbVie, Janssen, Salix, Takeda, UCB, Consultant for: AbbVie, Amgen, Janssen, Lilly, Pfizer, Takeda, UCB, Speaker bureau with: AbbVie, Janssen, Takeda, R. Panaccione Grant/research support from: Abbott, and UCB Inc, Consultant for: Abbott, Biogen/IDEC, Axcan Pharma Inc, Bristol-Myers Squibb, Centocor, Inc, Chemocentryx, Ferring Pharmaceuticals Inc, Genentech Inc, Lippincott Williams & Wilkins, Medscape, Osiris Therapeutics, Inc, Novartis Pharmaceuticals, Genentech Inc, Elan Pharmaceuticals, Inc, UCB, Inc, W. Sandborn Grant/research support from: Janssen, AbbVie, Pfizer, Amgen, Genentech, Consultant for: Janssen, AbbVie, Pfizer, Amgen, Genentech, Takeda, Speaker bureau with: AbbVie, Takeda, M. Smyth Employee of: Takeda Development Centre Europe Ltd, London, UK, A. James Employee of: Takeda Development Centre Europe Ltd, London, UK, J. Xu Employee of: Takeda Pharmaceuticals International Co, Cambridge, Massachusetts, USA, B. Abhyankar Employee of: Takeda Development Centre Europe Ltd, London, UK
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».