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Enregistrement W2978644220 · doi:10.14309/00000434-201610001-00699

Predictors of Non-response or Loss of Response to Tumour Necrosis Factor Antagonist Therapies in Inflammatory Bowel Disease

2016· article· en· W2978644220 sur OpenAlexaffabout
Javaria Mona Khalid, Laurent Peyrin‐Biroulet, Alessandro Armuzzi, Javier P. Gisbert, Geoffrey C. Nguyen, Bernd Bokemeyer, James O. Lindsay, Michael Smyth, Melvin Munsaka, Sreeram V Ramagopalan

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdalimumabInfliximabInternal medicineUlcerative colitisInflammatory bowel diseaseLogistic regressionDiseaseCrohn's diseaseComorbidityCharlson comorbidity indexGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Tumour necrosis factor antagonists (anti-TNFs) are effective at inducing and maintaining disease remission in patients with moderate to severe ulcerative colitis (UC) or Crohn's disease (CD). However, considerable proportions of patients do not respond to therapy or lose response over time. This study uses real-world data to identify predictors of non- or loss of response to anti-TNF therapy. Methods: The study included UC and CD patients from 6 countries (Canada, France, Germany, Italy, Spain, and the United Kingdom (UK)) aged ≥18 years who initiated anti-TNFs (infliximab/adalimumab) from June 2009 to June 2013 (UC) or June 2009 to June 2011 (CD). Data were collected on patient demographics, clinical characteristics and healthcare resource use. Patients were classified as having non- or loss of response if they: were hospitalized or required UC/CD surgery whilst on therapy, discontinued anti-TNF due to UC or CD flare, required anti-TNF dose-escalation or augmentation with steroids/immunosuppressants 4 months after anti-TNF initiation, or disease severity became worse after therapy initiation. Multilevel multivariate logistic regression was used to identify predictors of non- or loss of response. Results: The study included 1195 patients (45% UC, 55% CD; 9.6% Canada, 13% France, 22% Germany, 23% Italy, 19% Spain and 14% UK). Mean age: 40.3(SD=13.7); 51%: male. Most patients had a Charlson comorbidity index (CCI) score of 0-1 (83%), 16% were current smokers, mean BMI was 24.8 (SD=7.18) and mean disease duration was 8 years (SD=8.07). Most patients had a physician global assessment of moderate disease (45%) at baseline. Mean follow-up was 3.4 (UC) and 4.4 years (CD), respectively. Overall, 22% of patients had a primary non-response and 71% were classified as having non- or loss of response to anti-TNF therapy in the maintenance period (4 months after initiating anti-TNF) over a mean follow-up period of 32 months. Significant predictors of non-/loss of response are shown in Table 1.Table 1: Predictors of non-response or loss of response among patients with ulcerative colitis and Crohn's diseaseConclusion: In this cohort the majority of patients did not respond or lost response to anti-TNF therapy over time. Predictors for patients with UC included the absence of rectal bleeding and moderate/severe endoscopic scores, and for patients with CD included higher CRP and higher number of liquid or soft stools per day. These predictors should be considered when evaluating treatment options for patients.

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)0,005
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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