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Enregistrement W4243867159 · doi:10.1093/ibd/izy393.072

02 NEW ONSET AUTOIMMUNE DISORDERS, PRIMARILY PSORIASIS, IN ANTI-TNF BIOLOGIC EXPOSED PEDIATRIC PATIENTS – THE DEVELOP EXPERIENCE

2019· article· en· W4243867159 sur OpenAlexaboutno aff
Richard B. Colletti, Anne M. Griffiths, Gigi Veereman, Johanna C. Escher, James Izanec, Christopher Busse, Yanli Wang, Benjamin D. Gold

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical studies and practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)CohortPsoriasisInflammatory bowel diseaseUlcerative colitisInternal medicinePopulationCohort studyPediatricsDiseaseImmunologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DEVELOP is a multicenter, prospective, observational registry of the long-term safety and clinical outcomes of 6070 pediatric patients with inflammatory bowel disease (IBD; Crohn’s disease, ulcerative colitis, or indeterminate colitis) treated with anti-tumor necrosis factor biologics (aTNF) and/or other medical therapies for IBD as part of routine clinical care. DEVELOP has sites in the United States, Canada and the European Union (EU). Our aim was to characterize the incidence of new autoimmune disorders in a pediatric IBD population exposed to aTNF compared to a population exposed only to non-biologics. Physicians participating in the registry prescribe IBD treatments based on their usual clinical practice and standards of care. Patients are categorized into cohorts according to their prevalent or incident medication exposure, including patients receiving therapy prior to enrollment and/or during registry follow-up. The most recent available data cut (June 30 2018) includes 21083 patient-years (PY) of follow up in the aTNF cohort and 11277 PY in the non-biologics cohort. Investigators record all new autoimmune disorders in the study database during biannual visits. Among all IBD patients, the incidence of all new autoimmune disorders was statistically significantly greater in the aTNF cohort (0.99 events/100 PY) than the nonbiologics cohort (0.27 events/100 PY) (Table 1). These results were driven by new-onset psoriasis (0.58 events/100 PY), the most frequently reported new autoimmune disorder in the aTNF cohort compared to 0.02 new psoriasis events/100 PY in the non-biologics cohort. The incidence of serious new autoimmune disorders was low in both the aTNF cohort (0.20 events/100 PY) and the non-biologics cohort (0.07 events/100 PY). In the aTNF cohort, serious new autoimmune disorders by preferred term that occurred more than once included the following: Psoriasis (0.06 events per 100 PY, n=12 events), Sclerosing Cholangitis (0.02 events per 100 PY, n=4) Lupus-like syndrome (0.02 events per 100 PY, n=4) Optic neuritis (0.01 events per 100 PY, n=3), Autoimmune hepatitis (0.01 events per 100 PY, n=3) In the non-biologics cohort, there were no reports of serious adverse events of psoriasis, optic neuritis, or lupus-like syndrome, one report (0.01 events/100 PY) each of serious autoimmune hepatitis and juvenile idiopathic arthritis and two cases of sclerosing cholangitis (0.02 events/100 PY). New autoimmune disorders were noted approximately once every 100 patient years in the aTNF cohort and were significantly more common compared to the non-biologic cohort. New serious autoimmune disorders in the aTNF cohort were uncommon, with only 0.20 new events per 100 PY. New autoimmune disorders do arise in aTNF treated pediatric IBD patients but overall are uncommon and not serious.

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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,270 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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