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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».