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Enregistrement W2764071025 · doi:10.1111/apt.14368

Review article: consensus statements on therapeutic drug monitoring of anti‐tumour necrosis factor therapy in inflammatory bowel diseases

2017· review· en· W2764071025 sur OpenAlexaff
Nikola Mitrev, Niels Vande Casteele, Cynthia H. Seow, John M. Andrews, Susan J. Connor, Gregory Moore, Murray L. Barclay, Jakob Begun, Robert V. Bryant, Webber Chan, Crispin Corte, Simon Ghaly, Daniel A. Lemberg, Viraj C. Kariyawasam, Peter Lewindon, Joseph Martin, Réme Mountifield, Graham Radford‐Smith, Peter Slobodian, Miles Sparrow, Catherine Toong, Daniel R. van Langenberg, Mark G. Ward, Rupert W. Leong

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensAlberta Bible College
Organismes subventionnairesGastroenterological Society of AustraliaAbbVieTakeda Pharmaceuticals U.S.A.Pfizer
Mots-clésMedicineTherapeutic drug monitoringInfliximabAdalimumabInflammatory bowel diseaseIntensive care medicineDosingDrugBiosimilarDiseaseInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Therapeutic drug monitoring (TDM) in inflammatory bowel disease (IBD) patients receiving anti-tumour necrosis factor (TNF) agents can help optimise outcomes. Consensus statements based on current evidence will help the development of treatment guidelines. AIM: To develop evidence-based consensus statements for TDM-guided anti-TNF therapy in IBD. METHODS: A committee of 25 Australian and international experts was assembled. The initial draft statements were produced following a systematic literature search. A modified Delphi technique was used with 3 iterations. Statements were modified according to anonymous voting and feedback at each iteration. Statements with 80% agreement without or with minor reservation were accepted. RESULTS: 22/24 statements met criteria for consensus. For anti-TNF agents, TDM should be performed upon treatment failure, following successful induction, when contemplating a drug holiday and periodically in clinical remission only when results would change management. To achieve clinical remission in luminal IBD, infliximab and adalimumab trough concentrations in the range of 3-8 and 5-12 μg/mL, respectively, were deemed appropriate. The range may differ for different disease phenotypes or treatment endpoints-such as fistulising disease or to achieve mucosal healing. In treatment failure, TDM may identify mechanisms to guide subsequent decision-making. In stable clinical response, TDM-guided dosing may avoid future relapse. Data indicate drug-tolerant anti-drug antibody assays do not offer an advantage over drug-sensitive assays. Further data are required prior to recommending TDM for non-anti-TNF biological agents. CONCLUSION: Consensus statements support the role of TDM in optimising anti-TNF agents to treat IBD, especially in situations of treatment failure.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0070,007
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations276
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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