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Enregistrement W2998999291 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.667

P539 Assessment of age as a risk factor for adverse events in patients from the tofacitinib ulcerative colitis clinical programme

2020· article· en· W2998999291 sur OpenAlexaff
Gary R. Lichtenstein, Brian Bressler, Séverine Vermeire, Carlos Fernando de Magalhães Francisconi, Nervin Lawendy, Harry Shi, Leonardo Salese, Donna T. Judd, Edward V. Loftus

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTofacitinibMedicineUlcerative colitisAdverse effectCohortInternal medicineIncidence (geometry)PlaceboJanus kinase inhibitorCohort studyProportional hazards modelRisk factorSurgeryRheumatoid arthritisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tofacitinib is an oral, small-molecule JAK inhibitor for the treatment of UC. Safety and efficacy of tofacitinib were demonstrated in Phase (P)2/3 induction studies, a 52-week, P3 maintenance study, and are being further investigated in an ongoing, open-label, long-term extension (OLE) study.1,2 Here, we provide an updated analysis of age as a risk factor for adverse events (AEs) in the tofacitinib UC clinical programme.3 Methods Proportions of AEs and serious AEs (SAEs), and incidence rates (IRs; unique patients with events per 100 patient-years) for AEs of special interest (AESIs), were determined for two cohorts: the Maintenance Cohort (patients who received placebo or tofacitinib 5 or 10 mg twice daily [BID] in the maintenance study) and the Overall Cohort (all tofacitinib 5 or 10 mg BID-treated patients in the P2/P3/OLE studies; as of May 2019), stratified by age. Multivariable Cox proportional hazards regression analyses were performed to assess whether older age was associated with increased risk of AESIs in the Overall Cohort. Results In the Maintenance Cohort, IRs of AEs and SAEs were generally similar between treatment groups, with no age-related trend in the proportions of AEs in tofacitinib-treated patients. AESIs were infrequent in both treatment groups; however, herpes zoster (HZ; non-serious and serious) IRs were numerically higher in the ≥40 to <50 and ≥50 years age groups for patients treated with tofacitinib 10 mg BID vs. placebo and tofacitinib 10 vs. 5 mg BID. In the Overall Cohort, IR of serious infections was generally similar between age groups, while IRs of opportunistic infections (OIs) and HZ (non-serious and serious), malignancy (excl. non-melanoma skin cancer [NMSC]), NMSC and major adverse cardiovascular events increased with increasing age. The IRs of HZ and NMSC were significantly greater in patients ≥50 years compared with patients <30 years, and in patients ≥30 to <40 years for NMSC. In multivariate analyses, older age was identified as a significant predictor of malignancy (excl. NMSC), NMSC and HZ. Conclusion In the Overall Cohort, there was a trend for an increase in the rates of OIs, HZ, malignancy (excl. NMSC) and NMSC with increasing age. In multivariate analyses, older age was associated with increased risk of malignancy (excl. NMSC), NMSC and HZ. The results of this analysis are generally consistent with previous studies suggesting older age may be associated with an increased risk of certain AESIs in patients with UC, and in some instances in the general population.4 References

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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