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Enregistrement W4206939442 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.567

P440 Loss of response and dose escalation of infliximab and adalimumab in Ulcerative Colitis patients: A Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4206939442 sur OpenAlexaff
Edo Savelkoul, Pepijn W. A. Thomas, Lauranne Derikx, Nathan den Broeder, Tessa E H Römkens, Frank Hoentjen

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfliximabAdalimumabDiscontinuationUlcerative colitisInternal medicineCohortCohort studyCochrane LibrarySurgeryConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Anti-Tumour necrosis factor agents are essential therapeutics in moderate-to-severe Ulcerative Colitis (UC). Annual loss of response (LOR) and dose escalation (DE) risk in UC patients have not been systematically evaluated. This study aimed to assess the annual LOR rate and DE rate for infliximab (IFX) and adalimumab (ADA) in UC. Methods A systematic search of PubMed, EMBASE and Cochrane Library was conducted from January, 2000 to July, 2021. Clinical trials and cohort studies assessing IFX and/or ADA use in adult UC patients were included if these reported LOR rates or DE rates. The primary outcomes included (1) the annual LOR per patient-year of IFX and ADA in UC patients and (2) the annual DE rates per patient-year of IFX and ADA. LOR was only assessed in patients who had primary response to IFX or ADA as defined by the authors. LOR was reported as defined by the authors and then categorized in three definition groups:, 1) treatment discontinuation due to LOR, 2) treatment intensification defined as dose escalation and/or treatment switch and/or surgery, because of LOR and, 3) increase of clinical, biochemical and/or endoscopic disease activity. Dose escalation was defined as any dose increase or interval shortening as reported by the authors. Summary estimates were calculated using random effects models. Results Our search yielded, 26,320 potentially relevant articles. We analysed, 50 unique studies (IFX (n=35) or ADA (n=23)) assessing LOR (IFX:, 24 cohort studies, ADA:, 21 cohort studies) or DE (IFX:, 21 cohort studies, ADA:, 16 cohort studies). Follow-up among all studies ranged from, 38 to, 350 weeks. The pooled annual LOR for IFX was, 11.2% (95% CI [0.082–0.153], Figure, 1). LOR per category was as follows:, 8.3% (95% CI [5.3–13.3]) for discontinuation (n=16), 18.6% (95% CI [11.5–29.8]) for treatment intensification (n=6), 19.3% (95% CI [14.3–26.0]) for increase in clinical/biochemical/endoscopic activity (n=2). The pooled annual LOR for ADA was, 15.1% (95% CI [0.103–0.220], Figure, 2). LOR per category was as follows:, 12.0% (95% CI [7.1–19.9]) for discontinuation (n=16), 43.6% (95% CI [21.8–87.2]) for treatment intensification (n=3), 11.6% (95% CI [4.0–33.9]) for increase in clinical/biochemical/endoscopic activity (n=2). Annual pooled DE rates were, 14.7% (95% CI [10.4–20.7]) for IFX and, 21.3% (95% CI [15.6–29.0]) for ADA. Figure, 1 - Infliximab Figure, 2 - Adalimumab Conclusion The overall pooled annual LOR in UC patients was, 11% for IFX and, 15% for ADA. LOR rates varied among different used definitions. Annual dose escalation rates were, 15% for IFX and, 21% for ADA. Future studies in this field should focus on a universal definition of LOR and report time to loss of response.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,032
Bibliométrie0,0090,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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