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Enregistrement W3177435653 · doi:10.25011/cim.v44i2.36356

Clinical Efficacy of Infliximab in Patients With Crohn Disease in Different Locations of Disease Pathology: A Meta-Analysis

2021· review· en· W3177435653 sur OpenAlexvenueno aff
Chizhou Jiang, Wenliang Yu

Notice bibliographique

RevueClinical and investigative medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfliximabMeta-analysisCrohn's diseaseInternal medicineDiseaseInflammatory bowel diseaseGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Infliximab (INX) has been approved for treating Crohn disease (CD) for many years, showing promis-ing efficacy in the clinic. However, the efficacy of the drug and the prognosis of CD vary significantly with dif-ferent locations of disease pathology. This study evaluated the efficacy of INX and prognosis in CD in different locations of disease pathology using systematic meta-analysis. METHODS: We used "Infliximab OR Remicade OR Avakine OR Inflectra OR Renflexis OR Remsima OR IgG1k monoclonal antibody" AND "Crohn's disease OR IBD OR inflammatory bowel disease" as search strategies for searching in PubMed, Wanfang and Embase. A systematic meta-analysis for overall proportions was used to analyze the data. RESULTS: Twelve studies involving 1,978 patients were included. The results confirmed that treatment with INX led to high clinical remission rates (82%, 95% CI: 64%-92%) and low relapse rates (4%, 95% CI: 2%-9%) in patients with CD. Our results also indicated that use of INX in patients with colon only (L2) CD led to lower clinical remission rates, and use of INX in patients with ileum and colon (L3) CD led to higher relapse rates. CONCLUSION: Our findings show different remission rates depending on location of the disease and may be useful for clinicians' choice of therapeutics.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,046
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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