Real World Effectiveness of Golimumab Therapy in Ulcerative Colitis Regardless of Prior TNF Exposure
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The efficacy of golimumab to induce and maintain remission in biologic-naïve patients with ulcerative colitis (UC) is established from placebo-controlled trials. However, golimumab's real-world effectiveness, important to physicians and payers, remains unexplored. AIM: The goal of this study was to describe real-world use and rate of persistence among UC patients with golimumab therapy and to assess factors that predict discontinuation during golimumab maintenance treatment. METHODS: A retrospective study of UC patients receiving golimumab maintenance therapy (August 2012-August 2015) was conducted on dosing data from a national case management program. Treatment persistence, defined as time from index prescription to the last dose (gap in dose >60 days), was assessed using Kaplan-Meier survival analysis. Predictors of treatment persistence were explored with Cox proportional hazards regression. RESULTS: One hundred thirty-six patients (50.7% male) with a mean (SD) age of 44.4 (15.6) years were included. At golimumab initiation, 72.1% were naïve to anti-TNFs; 77.2% received 200 mg, while 4.4% and 18.4% received 50 mg and 100 mg, respectively, every 4 weeks (induction therapy). The median time to discontinuation was 530 days, with a cumulative probability of 63% to remain on therapy at one year. Age, gender, golimumab induction, golimumab maintenance dose and prior anti-TNF exposure were not significantly associated with treatment persistence. Dose adjustment occurred in 7.4% of patients during maintenance treatment. CONCLUSIONS: Overall, the persistence rate of golimumab observed in the current real-world study is similar to that described in previous single-centre UC cohorts and consistent with that seen in controlled clinical trials.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».