637 Clinical Prediction Model and Decision Support Tool for Ustekinumab in Crohn's Disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying predictors of response to treatment with ustekinumab (UST) may improve therapeutic decisions. We created a clinical decision support tool (CDST) for UST therapy in active Crohn's disease (CD). METHODS: Patients from the UNITI trials were included if they received IV UST induction and SQ UST maintenance irrespective of Week 8 response status (derivation set; n = 781). Cox proportional hazard analyses were used to identify baseline factors associated with clinical remission (CDAI 150) by Week 16. The final model was transformed into a CDST and patients were stratified into 3 response probability groups (low, intermediate, high). Secondary analyses were performed to assess the ability of the CDST to predict exposure-efficacy relationships as measured by reduction in CDAI from baseline and differences in trough UST concentrations at weeks 8 and 16. RESULTS: In the derivation analysis, baseline albumin g/L (HR 1.041, 95% CI 1.019–1.063), no prior smoking history (HR 1.233, 95% CI 0.995–1.527), absence of baseline actively draining fistula (HR 1.330, 95% CI 0.906–1.952), absence of prior bowel surgery (HR 1.425, 95% CI 1.140–1.781), and absence of prior exposure to tumor necrosis factor antagonist (HR 1.591, 95% CI 1.214–1.900), were associated with achieving clinical remission by Week 16 of UST therapy. Rates of clinical remission at weeks 3, 6, 8, and 16 were significantly higher in the high probability group versus the intermediate and low probability groups (Table 1). The high probability group had a significantly greater reduction from baseline in CDAI compared to the intermediate and low probability groups at week 8 (high vs. intermediate 94 vs. 54 P < 0.0001; high vs. low 94 vs. 40, P < 0.0001) and week 16 (high vs. intermediate 155 vs. 112 P < 0.0001; high vs. low 155 vs. 84, P < 0.0001). The high probability group had significantly higher trough UST concentrations compared to the intermediate and low probability groups at week 8 (high vs. intermediate 5.2 vs. 3.6 μg/mL P = 0.052; high vs. low 5.2 vs. 2.2 μg/mL, P < 0.0001) and week 16 (high vs. intermediate 2.9 vs. 2.1 μg/mL P = 0.0053; high vs. low 2.9 vs. 1.2 μg/mL, P < 0.0001). CONCLUSION: Predictors of response to UST were identified and successfully modelled into a CDST which can stratify the probability of achieving early clinical remission and rapidity in onset of action in individual CD patients. A statistically significant relationship between UST trough concentrations, probability groups, and efficacy was observed.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».