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Enregistrement W4207083811 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjab232.626

P499 Accessing ultrasonographic transmural healing in patients with Crohn’s disease after induction therapy with infliximab: should we aim for higher infliximab trough levels?

2022· article· en· W4207083811 sur OpenAlexaboutno aff
B Morão, C Frias Gomes, Joana Revés, Tiago Cúrdia Gonçalves, Marta Freitas, Francisca Dias de Castro, Maria João Moreira, José Cotter, Fábio Pereira, Ana Teresa Caldeira, Rui Dinis Sousa, Rosa Coelho, Guilherme Macedo, C Macedo, Maria João Ferreira, L Glória, Joana Torres, Carolina Palmela

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfliximabMedicineInternal medicineCrohn's diseaseGastroenterologyCohortInflammatory bowel diseaseDiseaseProspective cohort studyTrough level

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Higher infliximab trough levels (ITL) have been shown to be associated with better rates of clinical remission and mucosal healing. Transmural healing (TMH) assessed by cross-sectional imaging [such as intestinal ultrasound (IUS)] is emerging as a potential target in Crohn′s disease (CD) treatment, but whether there is any relation with ITL remains unclear. Our goal was to investigate the association between ITL and bowel wall thickness (BWT) in patients with CD after induction therapy with IFX. Methods Prospective multicentric cohort study of CD patients who started IFX in mono or combination therapy. Patients performed IUS and ITL at weeks 0 and 14. TMH was defined as BWT ≤3 mm in the most affected segment. A ROC curve was plotted to determine the best cut-off point of ITL to predict TMH. Chi-square test, Mann-Whitney test and Spearman correlation were performed to assess the ITL relation with BWT. Results We included 57 patients, 30 (53%) of whom were men with mean age of 36±15 years. Disease extension according to Montreal classification was L1 in 19 (33%), L2 in 8 (14%) and L3 in 30 (53%) patients; 6 (11%) patients also had L4 extension and 19 (33%) patients had perianal disease. Disease behavior was B1 in 36 (63%), B2 in 13 (23%) and B3 in 8 (14%) of patients. Most patients (61%) were under immunomodulators and 15 (26%) were under corticosteroids when infliximab was started; most (88%) were naïve for infliximab. At week 0, all patients had endoscopic activity and 97% had increased BWT at the most affected segment. The most affected segment on IUS at week 0 was the terminal ileum in 38 (67%) patients and the ascending, transverse, descending and sigmoid colon in 5 (9%), 2 (3%), 7 (12%) and 5 (9%) patients, respectively. There was a very good agreement between IUS and colonoscopy for evaluation of the most affected segment at baseline (kappa 0.81, p<0.001). Median ITL at week 14 was 4.30 μg/ml (IQR 0.01–21). TMH at week 14 was achieved in 13 (23%) patients. ITL and BWT at week 14 were negatively correlated, with a fair correlation (r=-0.3, p=0.03). The AUC of ITL for BWT was 0.661 (best cut-off value 7.65, sensitivity 54%, specificity 89%). ITL ≥7.65 μg/ml was associated with higher rates of TMH (44% vs 15%, OR 4.47 [95%CI 1.2–16.4], p=0.04). Conclusion In our cohort of CD patients completing induction therapy with infliximab, higher ITL were associated with higher ultrasonographic transmural healing rates. The best cut-off for predicting TMH was ITL above 7.65μg/ml.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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