A142 INFLAMMATORY BOWEL DISEASE PATIENTS REQUIRE AN INCREASED ADALIMUMAB DRUG LEVEL TO SIMULTANEOUSLY ACHIEVE CLINICAL AND BIOLOGICAL REMISSION
Notice bibliographique
Résumé
Physicians use therapeutic drug monitoring of adalimumab (ADA) as an optimization tool to guide patient therapy with inflammatory bowel disease (IBD). IBD consists primarily of Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Presently, the literature on ADA therapeutic boundaries recommend a broad 5–20μg/mL range. Due to limited treatment options for moderate-to-severe IBD and the high loss of response risk with biologics, optimization to sustain clinical and biological remission is imperative. Clinical indices, including the Harvey-Bradshaw index (HBI) for CD and partial Mayo (PM) for UC, are used to assess clinical disease activity. Fecal calprotectin (FCP) is a biomarker that is used to assess intestinal inflammation. An FCP<100μg/g is correlated with mucosal remission. Currently, there is no model describing a concise therapeutic range for both clinical and biological remission in ADA patients. To assess the optimal ADA drug level (DL) that can simultaneously predict both clinical and biological remission. This is a retrospective, cross-sectional chart review of CD and UC patients, ≥18 years old, at the University of Alberta IBD Clinic, with at least one DL measured between May 2015 and May 2017. Receiver-operating characteristic (ROC) curves were used to evaluate when FCP levels were able to predict clinical disease activity, using HBI and PM scores, and the ability of DLs to predict an FCP<100μg/g. Area under the curve (AUC) is presented with a 95% CI and p-value. Youden’s method was used to determine the best cut-off. Significance is evaluated at α=0.05. There were 506 DLs collected from 305 patients. Demographics included: a mean age of 44 (15.0), 48% males, 79% CD, 30% had previous biologic exposure, and 46% on concomitant IMM. Therapy was escalated in 41% of DLs between 5–10μg/mL compared to 15% between 10–15μg/mL. Using ROC analysis, AUC for FCP to predict clinical disease activity was 0.733 (CI: 0.578–0.888, p=0.019) with an optimal cut-off of >99.5μg/g. This is comparable to the currently accepted FCP level of 100μg/g as a cut-off for biological remission. The AUC for DLs to predict an FCP<100μg/g was 0.586 (CI: 0.525–0.647, p=0.007) with an optimal cut-off of >12μg/mL. Figure 1 illustrates the ROC curves for (A) FCP to predict clinical disease activity, and (B) DLs to predict an FCP<100μg/g. A drug level of 12–20μg/mL is strongly correlated with simultaneously attaining both clinical and biological remission in adalimumab patients. Figure 1. ROC for: A, FCP to predict clinical disease activity; B, DLs to predict biological remission. The y-axis illustrates the Sensitivity (or true positives) and the x-axis is 1 – Specificity (or 1 – true negatives). None
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».