P138 Prediction model to safely cease anti-TNF therapy in Crohn’s disease: individual patient data meta-analysis (IPD-MA)
Notice bibliographique
Résumé
Tools for patient stratification to safely cease anti-TNF therapy in Crohn’s disease (CD) are urgently needed. This IPD-MA aims at development of a predictive diagnostic tool for a personalised approach towards anti-TNF cessation in CD. A systematic literature search was conducted to identify studies investigating the risk of relapse and risk factors in CD patients after anti-TNF therapy cessation by using Medline Ovid, Embase, Cochrane, Web of Science and Google Scholar. Cohort studies with >50 CD patients in remission (clinical or biochemical or endoscopic/radiological) were selected. IPD from the original study databases were used for analysis. Inclusion criteria: luminal CD as indication for anti-TNF therapy, duration of treatment ≥6 months. We associated baseline demographic and clinical data (age, gender, smoking, disease duration, Montreal classification, history of surgical resection, type of anti-TNF medication, concomitant immunosuppressants, corticosteroids prior to cessation and previous anti-TNF therapy) with time to relapse using a Cox model. A prediction model was constructed following the ‘TRIPOD’ statement, with backward selection and p > 0.2 as selection criterion. To investigate the predictive performance internal-external validation was applied. A total of 10 cohort studies were identified, IPD were available from 6 studies. Anti-TNF was withdrawn in 1006 patients, who experienced 474 relapses after a median FU time of 14 months (IQR 8–28). At 1-year relapse rate was 36%, ranging from 24% to 44%. At 2-year relapse rate was 54% (41%-82%). Risk factors for relapse were age (HR 0.98, CI 0.97–0.99), smoking at baseline (HR 1.19 (CI 0.96–1.48), disease duration (HR 1.06, CI 1.03–1.10), disease location (L2) (HR 1.04, CI 0.77–1.41), disease location (L3) (HR 1.25, CI 0.96–1.62), +L4 (HR 1.50, CI 1.00–2.27), type of anti-TNF therapy (adalimumab vs. infliximab) (HR 1.18, CI 0.95–1.48), immunosuppressant use (HR 0.68, CI 0.54–0.85), steroid used 6–12 months prior to cessation (HR 1.24, CI 0.72–2.13), ≥1 anti-TNF therapy in medical history (HR 1.37, CI 1.04–1.80). The prediction model had a discriminative ability with a C-statistic of 0.62 (0.58–0.64). Biochemical parameters of remission (CRP, FC, haemoglobin, leucocytes), anti-TNF trough level and endoscopic data will be added to this preliminary prediction model. The overall risk of relapse in CD patients in remission is 37% within 1 year after anti-TNF cessation. Despite associations between clinical parameters and relapse risk, individualised prediction solely based on clinical parameters remains challenging. Improvement of the discriminative ability of the prediction model may be anticipated after insertion of biochemical and endoscopic data.
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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 | 0,024 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,061 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».