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Enregistrement W2995022330 · doi:10.1136/gutjnl-2019-319057

Number needed to treat with ursodeoxycholic acid therapy to prevent liver transplantation or death in primary biliary cholangitis

2019· article· en· W2995022330 sur OpenAlexafffund
Maren H. Harms, Rozanne C. de Veer, Willem J. Lammers, Christophe Corpechot, Douglas Thorburn, Harry L.A. Janssen, Keith D. Lindor, Palak Trivedi, Gideon M. Hirschfield, Albert Parés, Annarosa Floreani, Marlyn J. Mayo, Pietro Invernizzi, Pier Maria Battezzati, Frederik Nevens, Cyriel Y. Ponsioen, Andrew L. Mason, Kris V. Kowdley, Bettina E. Hansen, Henk R. van Buuren, Adriaan J. van der Meer

Notice bibliographique

RevueGut · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversity of AlbertaToronto Liver CentreToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Liver FoundationStichting voor Lever- en Maag-Darm OnderzoekIntercept PharmaceuticalsGilead SciencesDr. Falk PharmaGlaxoSmithKlineBristol-Myers Squibb
Mots-clésUrsodeoxycholic acidMedicineNumber needed to treatInternal medicinePrimary biliary cirrhosisGastroenterologyHazard ratioLiver transplantationTransplantationConfidence intervalSurgeryRelative risk

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective The clinical benefit of ursodeoxycholic acid (UDCA) in primary biliary cholangitis (PBC) has never been reported in absolute measures. The aim of this study was to assess the number needed to treat (NNT) with UDCA to prevent liver transplantation (LT) or death among patients with PBC. Methods The NNT was calculated based on the untreated LT-free survival and HR of UDCA with respect to LT or death as derived from inverse probability of treatment weighting-adjusted Cox proportional hazard analyses within the Global PBC Study Group database. Results We included 3902 patients with a median follow-up of 7.8 (4.1–12.1) years. The overall HR of UDCA was 0.46 (95% CI 0.40 to 0.52) and the 5-year LT-free survival without UDCA was 81% (95% CI 79 to 82). The NNT to prevent one LT or death within 5 years (NNT5y) was 11 (95% CI 9 to 13). Although the HR of UDCA was similar for patients with and without cirrhosis (0.33 vs 0.31), the NNT5y was 4 (95% CI 3 to 5) and 20 (95% CI 14 to 34), respectively. Among patients with low alkaline phosphatase (ALP) (≤2× the upper limit of normal (ULN)), intermediate ALP (2–4× ULN) and high ALP (>4× ULN), the NNT5y to prevent one LT or death was 26 (95% CI 15 to 70), 11 (95% CI 8 to 17) and 5 (95% CI 4 to 8), respectively. Conclusion The absolute clinical efficacy of UDCA with respect to LT or death varied with baseline prognostic characteristics, but was high throughout. These findings strongly emphasise the incentive to promptly initiate UDCA treatment in all patients with PBC and may improve patient compliance.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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