MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980249476 · doi:10.14309/01.ajg.0000592084.01472.42

637 Clinical Prediction Model and Decision Support Tool for Ustekinumab in Crohn's Disease

2019· article· en· W2980249476 sur OpenAlexaff
Parambir S. Dulai, Leonard Guizzetti, Tony Ma, Vipul Jairath, Siddharth Singh, Brian G. Feagan, Christopher Gasink, Antônio Carlos Pires, William J. Sandborn

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUstekinumabHazard ratioCrohn's diseaseInternal medicineClinical trialVedolizumabProportional hazards modelSurgeryGastroenterologyConfidence intervalDiseaseAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe American Journal of GastroenterologyMême sujetInflammatory Bowel DiseaseTravaux en français237 207