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Enregistrement W3000463803 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjz203.055

DOP16 An evaluation of the exposure–efficacy relationship for subcutaneous vedolizumab maintenance treatment of Crohn’s disease: Pharmacokinetic findings from VISIBLE 2

2020· article· en· W3000463803 sur OpenAlexaff
C Chen, Maria Rosario, Dan Polhamus, Nathanael L. Dirks, W Zhang, Wan Sun, Krisztina Kisfalvi, Brian G. Feagan, William J. Sandborn, Séverine Vermeire, Geert D’Haens

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVedolizumabMedicineInternal medicinePlaceboMaintenance therapyDosingUlcerative colitisGastroenterologyClinical endpointClinical trialRandomizationImmunogenicityTrough levelImmunologyDiseaseChemotherapyAntibodyTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The exposure–efficacy relationship and immunogenicity rates of the new vedolizumab subcutaneous (SC) formulation have been established for maintenance treatment of ulcerative colitis (UC).1 Here, we report vedolizumab SC exposure–efficacy and immunogenicity in Crohn’s disease (CD). Methods VISIBLE 2 (NCT02611817; EudraCT 2015-000481-58) was a pivotal, phase 3, randomised, double-blind, placebo-controlled trial evaluating the efficacy and safety of vedolizumab SC (108 mg every 2 weeks) as maintenance treatment in patients with moderately to severely active CD. Following intravenous (IV) vedolizumab (300 mg Week 0 and 2) induction, patients with a clinical response at Week 6 (≥70-point decrease in CD activity index [CDAI] from Week 0) were randomised to blinded maintenance treatment and included in the analyses. Vedolizumab serum concentrations were measured prior to dosing using an enzyme-linked immunosorbent assay. Immunogenicity was assessed with a drug-tolerant electrochemiluminescence assay. Predicted vedolizumab trough concentrations at Week 52 were grouped by quartiles (Q), and Week 52 efficacy outcome rates calculated for each Q. Missing efficacy outcome data were imputed as failures. Efficacy outcomes were clinical remission (CDAI ≤150) and enhanced clinical response (≥100-point decrease in CDAI from Week 0 at Week 52). Results Following vedolizumab IV induction (N = 644), patients with a clinical response were randomised and received vedolizumab SC (N = 275) or placebo (N = 134) as maintenance treatment. At Week 52, patients on vedolizumab SC maintenance had a positive exposure–efficacy relationship for clinical remission (Q1: 37.7%; Q4: 50.7%) and enhanced clinical response (Q1: 37.7%; Q4: 53.6%; Figures 1 and 2). Overall, 7/275 (2.5%) patients on vedolizumab SC (following vedolizumab IV induction) developed anti-vedolizumab antibodies (AVAs): 3/7 patients were persistently AVA positive and 4/7 had neutralising antibodies. Five of 7 AVA-positive patients on vedolizumab SC did not achieve clinical remission and enhanced clinical response at Week 52; 2 of those patients were persistently AVA-positive. Immunogenicity was not associated with injection-site reactions or hypersensitivity reactions. Conclusion These preliminary results suggest a trend for higher vedolizumab SC serum concentrations with greater efficacy in CD, but the association was less pronounced than was reported in UC. (1) The AVA rate was similar to what was observed in prior vedolizumab IV studies. (2) In this study, vedolizumab immunogenicity appeared to be associated with clinical outcome. 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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