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Enregistrement W4213372743 · doi:10.1093/jcag/gwab049.157

A158 COMPARING CORTIMENT® AND PREDNISONE IN ULCERTATIVE COLITIS: A POPULATION-BASED STUDY OF OUTCOMES

2022· article· en· W4213372743 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Coward, Karen J. B. Martins, Scott Klarenbach, Karen I. Kroeker, Christopher Ma, Remo Panaccione, Lawrence Richer, Cynthia H. Seow, Laura E. Targownik, Gilaad G. Kaplan

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrednisoneUlcerative colitisInternal medicineHazard ratioPneumoniaProportional hazards modelPopulationPoisson regressionReimbursementConcordanceConfidence intervalDiseaseHealth careEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In August 2016 Cortiment® was approved for use in ulcerative colitis (UC) patients in Canada, but not approved for reimbursement; the Canadian Agency for Drugs and Technology in Health cited no comparable benefit for its use over other approved UC medications. Real-world data comparing Cortiment® to other UC medications is limited, especially during the COVID-19 pandemic where the use of steroids is counter-indicated for COVID-19-related outcomes. Aims To examine the comparative risk of hospitalization, surgery, and infection after initiation of Cortiment® or oral corticosteroids among UC patients using real-world data Methods Using population-based data from Alberta Canada, two cohorts were compared: 1. Patients dispensed Cortiment® and an ICD diagnostic code for UC [9: 556.X; 10: K51.X] (August 1, 2016 to October 31, 2019); and, 2. Validated (algorithm) UC patients dispensed a >30 day supply or >500mg in 24 hours of prednisone/prednisolone (April 1, 2016 to October 31, 2019). All hospitalizations, IBD-surgery, or infections (i.e., pneumonia, c.diff, sepsis, tuberculosis) that occurred 6 or 12 months from initial medication dispensing were identified. Cox-proportional hazard models, with Hazard Ratios (HR), assessed comparative outcomes. Kaplan-Meier survival curves were created, and Poisson regression (or negative binomial) used to assess the Average Monthly Percentage Change (AMPC) with associated 95% confidence intervals (CI). Results We identified 917 Cortiment® and 2,404 Prednisone patients. Over the study period, prednisone dispensing significantly decreased (AMPC:-2.53% [CI:-2.85,-2.21]) while Cortiment® remained stable. Dispensing of Cortiment® significantly decreased the hazard of hospitalization (all types, except surgery) at 12 months as compared to prednisone, and significantly decreased the hazard of an infection at both 6 and 12 months (Table 1, Fig 1). Conclusions The use of Cortiment® in a real-world setting is associated with fewer deleterious outcomes, and its use during a pandemic should be preferred, especially when it’s counterpart can exacerbate negative COVID-19-related outcomes. Table 1 Kaplan-Meier Survival Curves of 1-year Outcomes: A) All Hospitalizations; B) IBD-Related Hospitalizations; C) IBD-Specific Hospitalizations; and, D) Any Infection. Dashed Line Cortiment Cohort Solid Line Prednisone/Prednisolone Cohort Funding Agencies Ferring Pharmaceuticals

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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