Effectiveness of Third-Class Biologic Treatment in Crohn’s Disease: A Multi-Center Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multiple studies have described the effectiveness of ustekinumab (UST) and vedolizumab (VDZ) in patients with Crohn’s disease (CD) failing anti- Tumor necrosis factors (TNFs); however, the effectiveness of VDZ or UST as a third-class biologic has not yet been described. Aims and Methods: In this retrospective multicenter cohort study, we aimed to investigate the effectiveness of VDZ and UST as a third-class biologic in patients with CD. Results: Two-hundred and four patients were included; 156/204 (76%) patients received VDZ as a second- and UST as a third-class therapy (group A); the remaining 48/204 (24%) patients received UST as a second- and VDZ as a third-class therapy (group B). At week 16–22, 87/156 (55.5%) patients and 27/48 (56.2%) in groups A and B, respectively, responded to treatment (p = 0.9); 41/156 (26.2%) and 15/48 (31.2%) were in clinical remission (p = 0.5). At week 52; 89/103 (86%) patients and 25/29 (86.2%) of the patients with available data had responded to third-class treatment in groups A and B, respectively (p = 0.9); 31/103 (30%) and 47/29 (24.1%) were in clinical remission (p = 0.5). Conclusion: Third-class biological therapy was effective in more than half of the patients with CD. No differences in effectiveness were detected between the use of VDZ and UST as a third-class agent.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».