Modelling the benefits of an optimised treatment strategy for 5-ASA in mild-to-moderate ulcerative colitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: 5-aminosalicylate (mesalazine; 5-ASA) is an established first-line treatment for mild-to-moderate ulcerative colitis (UC). This study aimed to model the benefits of optimising 5-ASA therapy. METHODS: A decision tree model followed 10 000 newly diagnosed patients with mild-to-moderately active UC through induction and 1 year of maintenance treatment. Optimised treatment (maximising dose of 5-ASA and use of combined oral and rectal therapy before treatment escalation) was compared with standard treatment (standard doses of 5-ASA without optimisation). Modelled data were derived from published meta-analyses. The primary outcomes were patient numbers achieving and maintaining remission, with an analysis of treatment costs for each strategy conducted as a secondary outcome (using UK reference costs). RESULTS: During induction, there was a 39% increase in patients achieving remission through the optimised pathway without requiring systemic steroids and/or biologics (6565 vs 4725 for standard). Potential steroidal/biological adverse events avoided included: seven venous thromboembolisms and eight serious infections. Out of the 6565 patients entering maintenance following successful induction on 5-ASA, there was a 21% reduction in relapses when optimised (1830 vs 2311 for standard). This translated into 297 patients avoiding further systemic steroids and 214 biologics. Optimisation led to an average net saving of £272 per patient entering the model for the induction and maintenance of remission over 1 year. CONCLUSION: Modelling suggests that optimising 5-ASA therapy (both the inclusion of rectal 5-ASA into a combined oral and rectal regimen and maximisation of 5-ASA dose) has clinical and cost benefits that supports wider adoption in clinical practice.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».