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Enregistrement W2977523770 · doi:10.14309/00000434-201610001-00985

Outcomes of Second- and Third-LineTumor Necrosis Factor-α Antagonists in Inflammatory Bowel Disease

2016· article· en· W2977523770 sur OpenAlexaffabout
Harith Baharith, Neeraj Narula, Yuhong Yuan, Christopher Stallwood, Michael R. Fine, John K. Marshall

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiscontinuationInternal medicineInfliximabAdverse effectInflammatory bowel diseaseRetrospective cohort studyProportional hazards modelLogistic regressionSurgeryTumor necrosis factor alphaGastroenterologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Anti-Tumor Necrosis Factor-α (Anti-TNF) failure in inflammatory bowel diseases (IBD) due to intolerance or loss of response is common. We reviewed the safety and efficacy of second- and third-line Anti-TNF after failure of a first-line Anti-TNF to determine predictors and probabilities of treatment success. Methods: We conducted a retrospective chart review of outpatient records from January 2007 to November 2015 at McMaster University Medical Center (Hamilton, Ontario) to identify all patients exposed to at least two Anti-TNF. We recorded demographics, adverse events, and 12-week response and remission rates after second- and, if applicable, third-line Anti-TNF therapy. Multivariable logistic regression was used to identify predictors of second-line Anti-TNF failure. Kaplan- Meier survival curves were used to determine the probability of remaining on second-line Anti-TNF. Log rank tests were used to compare survival curves. Where available, we also reviewed therapeutic drug monitoring results. Results: 149 patients were included in the analysis (Table 1). Sixty-one patients (40.9%) discontinued the second Anti-TNF after a mean of 31.2 months and 9 of 61 (14.8%) switched to a third Anti-TNF. Six of 9 patients (66.6 %) on a third Anti-TNF discontinued therapy after a mean of 14 months. The primary reason of discontinuation for the second Anti-TNF was secondary loss of response (22/61 patients; 36%) and for the third Anti-TNF was adverse event (6/9 patients; 66.6%). 49.2% of patients receiving second Anti-TNF achieved clinical remission and 66.7% achieved clinical response at 12 weeks. Multivariable logistic regression identified concurrent steroid use at induction [OR 0.22 (0.09-0.50); p < 0.001] and early discontinuation of first Anti-TNF [OR 1.03 (1.01-1.05); p=0.006] as predictors of second-line Anti-TNF failure. The retention rate on second-line Anti-TNF was 44% at 60 months (Figure 1). Patients who achieved clinical remission at 12 weeks had a longer mean duration of second Anti-TNF therapy (Figure 2). Patients who remained on Adalimumab (ADA) as their second-line Anti-TNF had lower mean ADA levels (6.67) than patients who failed (10.3).Figure 1Figure 2Table 1: Characteristics of 149 Patients Exposed to at Least Two Anti-TNFConclusion: In our cohort, second-line Anti-TNF were effective and safe, and almost half patients remained on therapy at 5 years. Outcomes of third-line Anti-TNF were less favourable, likely due to selection of a refractory patient subgroup.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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