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Enregistrement W3018981957 · doi:10.1186/s13223-020-00419-z

Protocol for a double-blind, randomized controlled trial on the dose-related efficacy of omalizumab in multi-food oral immunotherapy

2020· article· en· W3018981957 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alexandra Langlois, Marie-Hélène Lavergne, H. Leroux, Kerstin Killer, Pauline Azzano, Louis Paradis, Kathryn Samaan, Jonathan Lacombe‐Barrios, Thomas Eiwegger, Julia Upton, Gordon L. Sussman, Thomas G. Poder, Benoı̂t Mâsse, Anne Des Roches, Philippe Bégin

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecHospital for Sick ChildrenSickKids FoundationUniversity of TorontoCentre Hospitalier de l’Université de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNovartis Pharmaceuticals Canada
Mots-clésOmalizumabDosingMedicinePlaceboDoseOral immunotherapyMaintenance doseRandomized controlled trialAllergySurgeryFood allergyInternal medicineImmunologyImmunoglobulin EAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Previous proof-of-concept studies have shown that a short course of omalizumab can safely accelerate the oral immunotherapy schedule for multiple allergens simultaneously. Considering the high cost of medication, the dose-related efficacy of omalizumab at decreasing the duration of oral immunotherapy up-dosing phase must be objectively quantified before cost–benefit analyses can be performed. The primary objective of this trial will be to compare the efficacy of 2 omalizumab dosages to placebo at decreasing time-to-maintenance dose during a symptom-driven multi-food OIT protocol. Methods A total of 90 participants aged 6 to 25 with multiple food allergies (3 or more) will be enrolled at four sites in Canada. Participants will be randomized to: (A) Omalizumab 8 mg/kg per month (n = 36); (B) Omalizumab 16 mg/kg per month (n = 36); or (C) Placebo (n = 18). Study drug will be administered at full dosage for 12 weeks, then progressively tapered at 50% dosage (8 mg/kg vs 4 mg/kg vs placebo) for 4 weeks and at 25% dosage (4 mg/kg vs 2 mg/kg vs placebo) for another 4 weeks. After a pre-treatment period of 8 weeks, participants will undergo an initial food escalation (IFE) to an OIT mix containing 3 allergens and start daily home dosing with biweekly increases until a target daily maintenance of 1500 mg protein is achieved. The amount escalated at each visit will vary based on treatment tolerance according to a standardized up-dosing algorithm. Participants will be followed for at least 12 months following the initial food escalation. The primary endpoint will be time from IFE to the target maintenance dose of 1500 mg protein. Time-to-event analytic methods, including the log-rank test, will be used to compare the 3 arms. Discussion This trial uses a novel pragmatic approach to compare OIT with omalizumab to OIT without omalizumab in a blinded manner, which allows to single out the effect of this anti-IgE medication on treatment effectiveness speed without the recourse to predetermined schedules. The innovative patient-centered up-dosing algorithm allows to maximise treatment effectiveness speed without compromising patient safety, regardless of whether the patient is on omalizumab or not. This study will also provide novel prospective data to inform on the optimal and most cost-effective dosage for this indication. Trial registration ClinicalTrials.gov, NCT04045301, Registered 5 August 2019, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04045301

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations47
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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