Therapeutic drug monitoring was helpful in guiding the decision‐making process for children receiving infliximab for inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study examined the impact of therapeutic drug monitoring (TDM) on clinical decision-making for children receiving infliximab for inflammatory bowel disease (IBD). METHODS: The medical records of children with IBD who had infliximab trough levels (ITLs) measured between January 2013 and December 2015 at two Canadian tertiary-care centres were examined. The indications for TDM, clinical and laboratory disease activity indices and TDM-driven treatment changes to infliximab therapy were documented. RESULTS: We included 107 consecutive serum measurements of ITLs in 73 children (40 boys), with a median age of 16.1 years, including 52 with Crohn's disease. TDM was performed due to concerns about clinical disease activity in 24/107 (22.4%) measurements and 83 (77.6%) were ordered as routine tests. Of these, 38 (35.5%) ITLs were suboptimal (<3.5 μg/mL) and 36 (34.0%) resulted in more frequent doses of infliximab, with subsequent improvements in disease biomarkers. Interval changes were implemented as a result of 34 (32.0%) ITLs, with shorter intervals in 19 (17.0%) cases, and seven (6.5%) ITLs resulted in adding or increasing doses of immunomodulators. In addition, four children were switched to adalimumab. CONCLUSION: Therapeutic drug monitoring was helpful in guiding the decision-making process for children with IBD on infliximab.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».