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Enregistrement W2921116562 · doi:10.14309/00000434-201810001-00618

Ustekinumab Improves Productivity and Reduces Work Limitation of Patients With Moderate to Severe Crohnʼs Disease: Results From Three Phase 3 Clinical Trials

2018· article· en· W2921116562 sur OpenAlexaff
Bruce E. Sands, Chenglong Han, Dominik Naessens, Christopher Gasink, Long-Long Gao, Brian Feagan

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWork productivityUstekinumabPresenteeismRandomized controlled trialPhysical therapyInternal medicineCrohn's diseaseProductivityDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: UNITI-1 & 2 and IM-UNITI are Phase 3 studies that evaluate ustekinumab (UST) in moderate-severe active Crohn's disease (CD). This analysis assesses effect of UST on improving work productivity with induction therapy and maintaining improvement in patients (pts) with active CD. Methods: Pts with moderate-severe active CD [defined by CD Activity Index (CDAI) score of 220-450] who had inadequate response or intolerance to anti-TNFs (UNITI-1, N=741) or conventional therapy (UNITI-2, N=639) were randomized 1:1:1 to PBO, UST 6mg/kg IV or UST 130mg SC at Wk 0. Pts who had clinical response to UST at Wk 8 (defined as reduction in CDAI score ≥ 100, or CDAI score < 150 if baseline CDAI ≤ 248) were re-randomized to PBO or UST SC 90mg q12w or q8w through Wk 44 (IMUNITI, N=388). Impact of CD on productivity at work, school or home was measured using a visual analog scale(VAS) of 0-10 (0, no impact; 10, very much impact). Presenteeism (productivity loss on the job) was assessed using Work Limitation Questionnaire(WLQ). WLQ has 4 domains (time management, and physical, mental-interpersonal and output demands); domain scores range 0-100, higher scores indicate > work limitations. Productivity VAS and WLQ outcomes were compared by treatment at baseline, Wk 8 (induction), and 22 and 44 wks after induction (maintenance). Results: At induction baseline, mean productivity VAS values ranged 6.3-6.8, indicating significant impact of CD on productivity, and were comparable across treatments. At Wk 8, UST pts had statistically significantly > improvement in productivity VAS score vs PBO inUNITI-1 & 2 (all p-values < 0.05). Reduction in productivity VAS score from baseline in UST groups combined was -1.6 (23.2% improvement) in UNITI-1 and -2.1 (33.3% improvement) in UNITI-2, compared to PBO (-0.8 [11.9% improvement] in UNITI-1 and -1.1 [17.7% improvement] in UNITI-2, p-values < 0.01). Overall, % improvement from baseline was numerically > for UST vs PBO pts in 3/4 WLQ domains at Wk 8: time management (24.1% vs 17.6%, UNITI-1; 35.1% vs 27.3%, UNIT-2), physical demand (21.2% vs 11.9%, UNIT-1; 25.6% vs 21.9%, UNIT-2), output demand (21.4% vs 20.1%, UNIT-1; 38.3% vs 21.0%, UNIT-2) and mentalinterpersonal demand (19.5% vs 20.3%, UNITI-1; 33.7% vs 24.5%, UNITI-2). Improvements in productivity VAS and WLQ scores were better maintained with UST vs PBO in IM-UNITI through Wk 44. Conclusion: UST improves productivity & reduces work limitations in pts with moderate to severe CD.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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