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Enregistrement W2805227055 · doi:10.1053/j.gastro.2018.05.039

Development and Validation of a Scoring System to Predict Outcomes of Vedolizumab Treatment in Patients With Crohn’s Disease

2018· article· en· W2805227055 sur OpenAlexaff
Parambir S. Dulai, Brigid S. Boland, Siddharth Singh, Khadija Chaudrey, Jenna L. Koliani‐Pace, Gursimran Kochhar, Malav P. Parikh, Eugenia Shmidt, Justin Hartke, Prianka Chilukuri, Joseph Meserve, Diana Whitehead, Robert Hirten, Adam C. Winters, Leah Katta, Farhad Peerani, Neeraj Narula, Keith Sultan, Arun Swaminath, Matthew Bohm, Dana J. Lukin, David Hudesman, John T. Chang, Jesús Rivera–Nieves, Vipul Jairath, Guangyong Zou, Brian G. Feagan, Bo Shen, Corey A. Siegel, Edward V. Loftus, Sunanda V. Kane, Bruce E. Sands, Jean‐Frédéric Colombel, William J. Sandborn, Karen Lasch, Charlie Cao

Notice bibliographique

RevueGastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster University Medical CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesCrohn's and Colitis Foundation
Mots-clésVedolizumabMedicineCrohn's diseaseInternal medicineCohortUlcerative colitisLogistic regressionInflammatory bowel diseaseReceiver operating characteristicGastroenterologyClinical trialRetrospective cohort studyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: As more treatment options for inflammatory bowel diseases become available, it is important to identify patients most likely to respond to different therapies. We created and validated a scoring system to identify patients with Crohn's disease (CD) who respond to vedolizumab. METHODS: We collected data from the GEMINI 2 phase 3 trial of patients with active CD treated with vedolizumab for 26 weeks (n = 814) and performed logistic regression analysis to identify factors associated with clinical, steroid-free, and durable remission (derivation set). We used these data to develop a clinical decision support tool, which we validated using data from 366 participants in a separate clinical practice observational cohort of patients with active CD treated with vedolizumab for 26 weeks (the VICTORY cohort). We evaluated the ability of this tool to identify patients in clinical remission or corticosteroid-free remission, or those with mucosal healing (MH), clinical remission with MH, or corticosteroid-free remission with MH after vedolizumab therapy using receiver operating characteristic area under the curve (AUC) analyses. The primary outcome was to develop and validate a list of factors associated with achieving remission by vedolizumab in patients with active CD. RESULTS: In the derivation analysis, we identified absence of previous treatment with a tumor necrosis factor antagonist (+3 points), absence of prior bowel surgery (+2 points), absence of prior fistulizing disease (+2 points), baseline level of albumin (+0.4 points per g/L), and baseline concentration of C-reactive protein (reduction of 0.5 points for values between 3.0 and 10.0 mg/L and 3.0 points for values >10.0 mg/L) as factors associated with remission. In the validation set, our model identified patients in clinical remission with an AUC of 0.67, patients in corticosteroid-free remission with an AUC of 0.66, patients with MH with an AUC of 0.72, patients in clinical remission with MH with an AUC of 0.73, and patients in corticosteroid-free clinical remission with MH with an AUC of 0.75. A cutoff value of 13 points identified patients in clinical remission after vedolizumab therapy with 92% sensitivity, patients in corticosteroid-free remission with 94% sensitivity, patients with MH with 98% sensitivity, patients with clinical remission and MH with 100% sensitivity, and patients with corticosteroid-free clinical remission with MH with 100% sensitivity. CONCLUSIONS: We developed and validated a scoring system to identify patients with CD most likely to respond to 26 weeks of vedolizumab therapy. Further studies are needed to optimize its accuracy in select populations and determine its cost-effectiveness.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations149
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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