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Enregistrement W2979492980 · doi:10.14309/01.ajg.0000592088.78600.39

638 Clinical Effectiveness of First-Line Anti-TNF Therapies and Second-Line Anti-TNF Therapy Post-Vedolizumab Discontinuation in Patients With Ulcerative Colitis or Crohn's Disease

2019· article· en· W2979492980 sur OpenAlexaffabout
Brian Bressler, Andrés Yarur, Uri Kopylov, Marielle Bassel, Neil R. Brett, Trevor Lissoos, Claudia Lopez, Athanasios Natsios, Sumit Saha, Christina Kifnidi, Dirk Demuth, Haridarshan Patel, Gerassimos J. Mantzaris

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensTakeda (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertolizumab pegolVedolizumabAdalimumabMedicineGolimumabInfliximabUlcerative colitisInternal medicineDiscontinuationInflammatory bowel diseaseGastroenterologyCrohn's diseaseTumor necrosis factor alphaDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Real-world data is needed to understand and compare the clinical effectiveness of second-line (2L) anti-tumour necrosis factors (anti-TNF) treatment (Tx) post first-line (1L; biologic-naive) vedolizumab (VDZ) and 1L anti-TNF use in patients (pts) with ulcerative colitis (UC) or Crohn's disease (CD). METHODS: This was a real-world, multi-country, multi-centre retrospective study in UC and CD pts (≥18 years old) treated with 1L anti-TNF or 2L anti-TNF after discontinuation of 1L VDZ for any reason (received May 2014-March 2018). Pts were from sites in Canada, Greece and the United States. Anti-TNF therapies included adalimumab, infliximab, golimumab and certolizumab pegol. The index date was defined as date of 1L Tx initiation. Clinical effectiveness data were collected from 1L or 2L Tx initiation to earliest of death, chart abstraction date. Cumulative rates of Tx persistence, clinical response and clinical remission were estimated using the Kaplan-Meier method for UC and CD (separately and combined) over 6 months. Clinical response and remission were assessed using pre-defined hierarchical algorithms of standard disease measures reported in the medical records. P-values were generated using the log-rank test. RESULTS: This analysis included 579 anti-TNF patients (1L: 497 [UC: 224; CD: 273]; 2L: 82 [UC: 58; CD: 24]) from 36 sites. Proportions of patients in each cohort were: adalimumab (1L: 41.4%; 2L: 19.5%), infliximab (1L: 52.7%; 2L: 79.3%), golimumab (1L: 4.8%; 2L: 1.2%) and certolizumab pegol (1L: 0.8%; 2L: 0.0%). Mean (SD) age at index date: 1L, 39.6 (15.2); 2L, 49.4 (18.6) years, male: 1L, 49.9%; 2L, 61.0%, median (range: min-max) disease duration: 1L, 2.0 (<0.1–49.0); 2L, 3.7 (0.1–54.0) years. At 6 months, cumulative rates of Tx persistence (1L: 83.9%; 2L: 83.6%), clinical response (1L: 49.5%; 2L: 65.6%) and clinical remission (1L: 29.5%; 2L: 31.4%), were similar between 1L and 2L patients (Table 1). Results were similar when data were stratified by UC and CD (Table 1), albeit sample sizes were small. CONCLUSION: Cumulative rates of Tx persistence, clinical response and clinical remission were comparable between 1L anti-TNF patients and those who switched to a 2L anti-TNF following the discontinuation of 1L VDZ. Results suggest that 1L VDZ may not impact the effectiveness of subsequent anti-TNF Tx in real-world clinical practice. As 2L sample size was limited, these hypothesis-generating data warrant further study.

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)0,006
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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