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Enregistrement W2999948740 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.020

OP21 Positivity thresholds of total infliximab and adalimumab anti-drug antibody assay: The prevalence of clearing and transient anti-drug antibodies in a national therapeutic drug monitoring service

2020· article· en· W2999948740 sur OpenAlexaff
Rachel Nice, Neil Chanchlani, H Green, Claire Bewshea, Nicholas A. Kennedy, Tariq Ahmad, James Goodhand, Timothy J. McDonald, Mandy H. Perry

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdalimumabMedicineAntibodyDrugInfliximabPharmacokineticsImmunologyPharmacologyInternal medicineTumor necrosis factor alpha

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Anti-drug antibodies can affect biopharmaceutical pharmacokinetics by increasing or decreasing drug clearance. Drug-tolerant (total), unlike drug-sensitive (free), antibody assays permit antibodies to be measured in the presence of a drug. We sought to confirm the positivity threshold of our total anti-tumour necrosis factor (TNF) antibody ELISA assays in a sample of healthy volunteers and to use this threshold to report the prevalence of clearing and transient antibodies in patients treated with infliximab and adalimumab. Methods Serum was obtained from a random sample of 498 anti-TNF-naïve healthy adults recruited to the Exeter Ten Thousand study and tested for total anti-drug antibodies to infliximab and adalimumab. Using recommendations for confirmatory anti-drug antibody validation, we used bootstrapping to calculate the 80% one-sided lower confidence interval [CI] of the 99th centile to define assay thresholds. We used paired drug and anti-drug antibody levels derived from our national therapeutic drug monitoring service to report the distribution of clearing (antibody positive, drug negative) vs. non-clearing (antibody positive, drug positive) antibodies. In patients with at least two test results, antibodies were classified as transient (single positive test with subsequent negative test) or persistent (at least two positive tests). Results The 80% one-sided lower CI of the 99th centile titre for total anti-drug antibody to infliximab and adalimumab were 8.7 AU/ml and 5.9 AU/ml, respectively. Using the manufacturer’s recommended threshold of 10 AU/ml for both total anti-TNF antibody assays, in healthy individuals, the prevalence of positive antibodies to infliximab and adalimumab was 1% (5/498) and 0.2% (1/498), respectively. Using the manufacturer’s threshold, at the time of last testing, of 7447 and 4054 patients treated with infliximab and adalimumab; 20.9% (n = 1,554) and 8.0% (n = 326) had clearing antibodies and 26.5% (n = 1973) and 12.1% (n = 490) had non-clearing antibodies, respectively (Figure 1). Using our newly defined threshold in the same cohorts; 21.1% (n = 1573) and 8.4% (n = 339) had clearing antibodies and 28.0% (n = 2083) and 20.0% (n = 812) had non-clearing antibodies, to infliximab and adalimumab, respectively. Amongst patients with at least two tests, most developed persistent antibodies (Figure 2). Irrespective of anti-TNF drug, or threshold used, less than 10% patients developed transient antibodies. Conclusion We report lower positivity thresholds for the IDKmonitor® total anti-TNF antibody ELISA assays than the manufacturer, in particular, for adalimumab. Transient antibody formation is uncommon: most patients develop persistent anti-drug antibodies that lead to drug clearance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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