Clinical Outcomes With Therapeutic Drug Monitoring in Inflammatory Bowel Disease: A Systematic Review With Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: We undertook a systematic review and meta-analysis examining the effectiveness of therapeutic drug monitoring [TDM] to improve clinical outcomes in inflammatory bowel disease patients treated with anti-tumour necrosis factor alpha [anti-TNF] drugs. METHODS: We searched MEDLINE, Epub Ahead of Print, EMBASE and Cochrane up to October 2017 for randomized trials [RCTs] and cohort studies comparing proactive or reactive TDM to each other or empiric care. Outcomes included clinical remission [primary], clinical relapse, endoscopic remission, anti-TNF response durability, cost and adverse events [secondary]. Pooled odds ratios and mean differences were calculated. RESULTS: The search identified nine studies [three RCTs, six observational], focused on infliximab maintenance therapy in adults. Neither proactive nor reactive TDM was associated with superior clinical remission rates compared to empiric dose optimization. However, evidence of a cost benefit, particularly for reactive TDM vs empiric care, was identified. In several studies, TDM, particularly proactive TDM, was associated with favourable outcomes related to durability of anti-TNF response, such as lower drug discontinuation rates compared to empiric care and reactive TDM, and lower relapse rates compared to empiric care. No consistent benefit was found for endoscopic or surgical outcomes. CONCLUSIONS: The existing limited evidence does not support an association between any TDM strategy and superior clinical remission rates but does support a cost savings benefit [particularly for reactive TDM] and suggests a potential benefit for anti-TNF durability [particularly proactive TDM]. Additional, longer-term studies are needed, particularly to further investigate proactive TDM, and to generate data on other anti-TNF agents, the induction period and paediatric populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».