Treatment sequence network meta-analysis in Crohn’s disease: a methodological case study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several biologic therapies are available for the treatment of mild-to-moderate Crohn's disease (CD). This network meta-analysis (NMA) aimed to assess the comparative efficacy of ustekinumab, adalimumab, vedolizumab and infliximab in the maintenance of clinical response and remission after 1 year of treatment. METHODS: A systematic literature search was performed to identify relevant randomized controlled trials (RCTs). Key outcomes of interest were clinical response (CD activity index [CDAI] reduction of 100 points; CDAI-100) and remission (CDAI score under 150 points; CDAI < 150). A treatment sequence Bayesian NMA was conducted to account for the re-randomization of patients based on different clinical definitions, the lack of similarity of the common comparator for each trial and the full treatment pathway from the induction phase onwards. RESULTS: Thirteen RCTs were identified. Ustekinumab 90 mg q8w was associated with statistically significant improvement in clinical response relative to placebo and vedolizumab 300 mg. For clinical remission, ustekinumab 90 mg q8w was associated with statistically significant improvement relative to placebo and vedolizumab 300 mg q8w. Findings from sub-population analyses had similar results but were not statistically significant. CONCLUSIONS: The NMA suggest that ustekinumab is associated with the highest likelihood of reaching response or remission at 1 year compared with placebo, adalimumab and vedolizumab. Results should be interpreted with caution because this is a novel methodology; however, the treatment sequence analysis may be the most methodologically sound analysis to derive estimates of comparative efficacy in CD in the absence of head-to-head evidence.
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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 | 0,213 | 0,383 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».