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Enregistrement W2999174001 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.470

P341 Induction of response and remission: a network meta-analysis of induction studies comparing ontamalimab with other treatments for moderate-to-severe ulcerative colitis

2020· article· en· W2999174001 sur OpenAlexaff
Adrian D. Vickers, A Nag, Beth Devine, Bruce E. Sands, Remo Panaccione, Laurent Peyrin‐Biroulet, Silvio Danese, Séverine Vermeire, Kenneth J. Gorelick, Martina Goetsch, Louise Hartley

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdalimumabUlcerative colitisGolimumabVedolizumabInternal medicineTofacitinibInfliximabPlaceboMeta-analysisOdds ratioTumor necrosis factor alphaRheumatoid arthritisDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Decisions regarding the treatment of ulcerative colitis (UC) should be based on appropriate, high-quality evidence. In the absence of head-to-head trials, network meta-analysis (NMA) can be used to compare the efficacy and safety of several treatments. We conducted an NMA to compare the efficacy of ontamalimab (anti-MAdCAM-1) using its phase 2 data, with all other biologics and novel small molecules for which induction study data on response and remission in patients with UC were available. Methods A systematic literature review was conducted in November 2017 to identify published randomised controlled trials of induction treatment in patients with moderate-to-severe UC. An NMA of the identified studies was performed using random-effects models and methods based on NICE guidance. Odds ratios and 95% credible intervals were calculated to describe the relative differences between all treatments and placebo in terms of efficacy in inducing response and remission. Results were generated for anti-TNF-naïve and -experienced populations. Results A total of 14 phase 2 and phase 3 induction studies of the following agents were included: adalimumab (160/80 mg), etrolizumab (100 mg and 300 mg), golimumab (200/100 mg), infliximab (5 mg), ontamalimab (22.5 mg and 75 mg), ozanimod (0.5 mg and 1 mg), tofacitinib (10 mg) and vedolizumab (300 mg). The definitions of response and remission used across trials were consistent. Between-study homogeneity was good and enabled pooling of results. Figure 1 shows odds ratios for induction of response and remission with treatments relative to placebo in anti-TNF-naïve and -experienced patients. All treatments, including ontamalimab, significantly differentiated from placebo in anti-TNF-naïve patients, with the exception of etrolizumab and ozanimod for response and remission, respectively. Tofacitinib (p = 0.0043) and infliximab (p = 0.0013) were superior to adalimumab in inducing response; whereas etrolizumab 100 mg (p = 0.0377), as well as tofacitinib (p = 0.0287) and infliximab (p = 0.0163), was superior to adalimumab in inducing remission. Conclusion This study suggests ontamalimab and most other treatments induce response and remission better than placebo. Although conducted before any large-scale head-to-head trials of these drugs, the study suggests a few treatments could be superior to adalimumab in terms of efficacy. However, varying endpoint timings, the combination of phase 2 and 3 data, and lack of control for placebo response could underscore large variances in the data and preclude firm conclusions being drawn.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,307
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,150 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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