Adalimumab, Infliximab, and Vedolizumab in Treatment of Ulcerative Colitis: A Long-Term Retrospective Study in a Tertiary Referral Center
Notice bibliographique
Résumé
Background: Biological therapies have changed the landscape of pharmacological management of ulcerative colitis (UC). However, a large proportion of patients do not respond to biologics, lose their response over time, or present adverse drug events. This study aims to assess therapeutic response and treatment persistence to adalimumab, infliximab, and vedolizumab, 3 agents widely used in a tertiary referral center of Saguenay-Lac-Saint-Jean (Quebec, Canada). Methods: We conducted a retrospective population-based study with a thorough review of patients' medical charts. Adults at UC diagnosis, with current or past use of adalimumab, infliximab, or vedolizumab, were included in the study. Clinical data were collected in order to assess response phenotypes and persistence to treatment. Kaplan-Meier curves were performed to assess treatment persistence, and predictors for discontinuation were assessed using Cox regression analyses. Results: A total of 134 patients were included in this study. For the cases exposed to adalimumab, infliximab, and vedolizumab, 56.9%, 62.5%, and 47.5% were responders, respectively. Mean persistence rates (95% CI) were 5.5 (4.3-6.6), 10.1 (8.7-11.5), and 3.6 (2.9-4.2) years for adalimumab, infliximab, and vedolizumab, respectively. Increased persistence rates were observed in biologic-naïve patients treated with infliximab in comparison to those with the previous exposition to 2 biologics, but no such effect was observed for adalimumab or vedolizumab. Overall, 61.9% of cases had adverse drug events and of these, 6 led to treatment discontinuation. Conclusion: This study presents long-term treatment persistence data with adalimumab, infliximab, and vedolizumab, showing that more than half of cases treated with these biologics remained on treatment at least 24 months after initiation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 ».