Epidemiological data and utilization patterns of anti-TNF alpha therapy in the Hungarian ulcerative colitis population between 2012-2016
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anti-TNF therapy is efficacious in the maintenance of remission in ulcerative colitis (UC); however, long-term data on real-life use of these agents are lacking.Methods: This observational, retrospective, epidemiological study using the National Health Insurance Fund social security database aimed to understand patient characteristics and therapeutic patterns of anti-TNF therapy. Data of adult Hungarian, UC patients treated with anti-TNF agents (IFX-infliximab, ADA-adalimumab) between 2012 and 2016 were analyzed.Results: Five hundred and sixty-eight UC patients were identified. Approximately 70-80% of the patients reached maintenance therapy. A large proportion of patients stopped therapy after 10 to 12 months due to the reimbursement policy. Corticosteroid use decreased significantly after the initiation of biological therapy. The dose-escalation rate was 19.8% for ADA and 10.9% for IFX, respectively, and was performed earlier along the treatment timeline for patients on ADA. In the present study, the rate of primary non-response (PNR) was 11.6% and the rate of secondary loss of response (LOR) was 36.5%.Summary: Treatment length is in correspondence with the Hungarian reimbursement policies. The mandatory stop of treatment in the reimbursement policy is suboptimal in UC patients requiring biological therapy. The corticosteroid-sparing effect of biological therapy was demonstrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».