A147 COMBINING INFLIXIMAB TROUGH LEVELS AND FECAL CALPROTECTIN LEVELS WITH CLINICAL DATA HAS THE POTENTIAL TO GUIDE CLINICAL DECISION-MAKING IN IMPROVING OUTCOMES FOR INFLAMMATORY BOWEL DISEASE PATIENTS ON MAINTENANCE INFLIXIMAB.
Notice bibliographique
Résumé
Infliximab (IFX) induces and maintains remission in Crohn’s Disease (CD) and Ulcerative Colitis (UC). Secondary loss of response occurs in up to 45% of CD and 60% of UC patients on maintenance IFX. Studies are inconclusive on ideal IFX trough levels (ITLs) to prevent loss of response; recommendations range from “detectable” up to 10μg/mL. Patients with adequate ITLs still lose response, suggesting they still have gastrointestinal (GI) inflammation. Fecal Calprotectin (FCP), a marker of neutrophilic infiltration into the GI tract, when elevated predicts loss of response to maintenance IFX (sensitivity 0.80, specificity 0.82). We previously showed clinicians would alter decisions based on ITLs and FCP levels. There are no studies on using ITLs and FCP levels in conjunction with clinical presentation. To determine if 6 month outcomes in IBD outpatients on IFX maintenance could be improved if clinicians had knowledge of both ITLs and FCP levels in addition to clinical data. This was a pilot, retrospective case series of adult IBD outpatients on maintenance IFX, who prior to having levels drawn were in clinical remission. Actual clinical decisions were based on clinical presentation and standard labs. All subjects had blood ITLs drawn. A subset (Group 2) provided stools for FCP levels. An expert clinician panel made hypothetical clinical decisions with ITLs and FCP levels. Interval (between ITL and 6-months) and final 6-month outcomes were recorded. Comparisons were made between: actual clinical decisions and what ITLs should prompt (Group 1); and actual clinical decisions, what ITLs and FCP levels should prompt, and hypothetical clinical decisions (Group 2). Statistical analyses included: medians with interquartile ranges (IQRs); proportions; percentages; chi-squared and non-parametric analyses. Table 1 captures baseline demographics. There were no statistically significant differences in demographics between the two groups. Table 2 highlights patients in (a) Group 1 and (b) Group 2 in whom ITL and/or FCP levels could have impacted clinical decision making. Of note, 2 out of the 6 patients (Group 2) had “adequate” ITLs but elevated FCP. Table 2 further summarizes what could have been done to prevent the clinical outcomes that occurred without these levels. While previous studies have explored the use of ITLs and FCP levels in isolation, the results of this study demonstrate that knowledge of ITLs and FCP levels together, in addition to the patient’s clinical presentation, can aid clinicians to optimize management and improve outcomes of IBD outpatients on IFX maintenance. NoneN/A
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».