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Enregistrement W2790060700 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjx180.032

OP033 The effect of tofacitinib on serum lipids and cardiovascular safety in patients with ulcerative colitis: results from the tofacitinib ulcerative colitis clinical programme

2018· article· en· W2790060700 sur OpenAlexaff
B E Sands, Pam R. Taub, Brian G. Feagan, Alessandro Armuzzi, Gary S. Friedman, Michele Moscariello, Nervin Lawendy, Ronald Pedersen, Gary Chan, Chudy I. Nduaka, Daniel Quirk, Leonardo Salese, Chinyu Su

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTofacitinibMedicineUlcerative colitisInternal medicineGastroenterologyPlaceboJanus kinase inhibitorAdverse effectDyslipidemiaObesityDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tofacitinib is an oral, small-molecule Janus kinase inhibitor that is being investigated for ulcerative colitis (UC). We describe baseline (BL) cardiovascular (CV) risk, the effect of tofacitinib treatment on lipid concentrations, and incidence rates (IRs; patients with events per 100 patient-years) of major adverse CV events (MACE) in patients enrolled in the UC global development programme. Analyses were performed for patients in three placebo-controlled induction studies (Ind), a 52-week placebo-controlled maintenance study (Main) and an ongoing, open-label, long-term extension (LTE) study (N = 1157). Lipid concentrations were assessed at pre-induction BL and up to Week 61 for responders to tofacitinib 10 mg twice daily (BID) in Ind who were randomised to tofacitinib 5 or 10 mg BID or placebo in Main. IRs and confidence intervals (CI) for MACE were calculated (follow-up to December 2016), including patients with ≥1 event per 100 patient-years of exposure. The distribution of CV risk factors and Reynolds Risk Score (RRS) was determined for male patients ≤45 and >45 years and female patients ≤55 and >55 years. Mean pt age was 41.3 years. At BL, RRS was ≥10% in 24.4% of males >45 years and 6.4% of females >55 years. Most patients did not require lipid-lowering medication (Table). Dose-dependent increases in total cholesterol (TC), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-c), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-c) and triglycerides were observed, which remained stable up to Week 61 in Main patients assigned to placebo, tofacitinib 5 mg BID and 10 mg BID; LDL-c:HDL-c and TC:HDL-c ratios were unchanged. In the overall clinical programme, four MACE events were reported (IR 0.24; 95% CI 0.07, 0.62; males 3/668 [0.4%]; females 1/475 [0.2%]): one haemorrhagic stroke, one aortic dissection, one acute coronary syndrome, one myocardial infarction. The aortic dissection resulted in death (patient had 1 CV risk factor). The haemorrhagic stroke led to permanent tofacitinib discontinuation. The myocardial infarction and acute coronary syndrome events led to temporary tofacitinib discontinuation (patients completed the study). These three patients had ≥4 CV risk factors at BL, including hyperlipidaemia. Tofacitinib treatment was associated with increases in TC, HDL-c and LDL-c in patients with UC, while LDL-c:HDL-c and TC:HDL-c ratios were unaffected. These results are similar to those reported for rheumatoid arthritis (RA). MACE events were infrequent, with rates similar to those reported in the tofacitinib RA programme and for other UC agents; three of four patients had multiple CV risk factors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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