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Enregistrement W4281262031 · doi:10.1016/j.ebiom.2022.104068

The relationship between disease activity and UDCA response criteria in primary biliary cholangitis: A cohort study

2022· article· en· W4281262031 sur OpenAlexaff
David Jones, Aaron Wetten, Ben Barron‐Millar, Laura Ogle, George Mells, Steven Flack, Richard Sandford, John A. Kirby, Jeremy M. Palmer, Sophie Brotherston, Laura Jopson, John Brain, Graham R. Smith, Steve Rushton, Rebecca Jones, Simon Rushbrook, Douglas Thorburn, Stephen Ryder, Gideon M. Hirschfield, Jessica Dyson

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensToronto Liver CentreToronto General HospitalToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchPfizer
Mots-clésMedicineUrsodeoxycholic acidCohortInternal medicineBiliary diseaseGastroenterologyPrimary sclerosing cholangitisCohort studyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Uncertainty exists about how best to identify primary biliary cholangitis (PBC) patients who would benefit from second-line therapy. Existing, purely clinical, ursodeoxycholic acid (UDCA) response criteria accept degrees of liver biochemistry abnormality in responding patients, emerging data, however, suggest that any degree of ongoing abnormality may, in fact, be associated with an increased risk of adverse outcomes. This cohort study explores the link between response status, the biology of high-risk disease and its implications for clinical practice. METHODS: Proteomics, exploring 19 markers previously identified as remaining elevated in PBC following UDCA therapy, were performed on 400 serum samples, from participants previously recruited to the UK-PBC Nested Cohort between 2014 and 2019. All participants had an established diagnosis of PBC and were taking therapeutic doses of UDCA for greater than 12 months. UDCA response status was assessed using Paris 1, Paris 2 and the POISE criteria, with additional analyses using normal liver blood tests stratified by bilirubin level. Statistical analysis using parametric t tests and 1-way ANOVA. FINDINGS: Disease markers were statistically significantly higher in UDCA non-responders than in responders for all the UDCA response criteria, suggesting a meaningful link between biochemical disease status and disease mechanism. For each of the criteria, however, marker levels were also statistically significantly higher in responders with ongoing liver function test abnormality compared to those who had normalised their liver biochemistry. IL-4RA, IL-18-R1, CXCL11, 9 and 10, CD163 and ACE2 were consistently elevated across all responder groups with ongoing LFT abnormality. No statistically significant differences occurred between markers in normal LFT groups stratified by bilirubin level. INTERPRETATION: This study provides evidence that any ongoing elevation in alkaline phosphatase levels in PBC after UDCA therapy is associated with some degree of ongoing disease activity. There was no difference in activity between patients with normal LFT when stratified by bilirubin. These findings suggest that if our goal is to completely control disease activity in PBC, then normalisation of alkaline phosphatase and bilirubin should be the treatment target. This would also simplify messaging around goals of therapy in PBC, benefiting both patients and clinicians. FUNDING: Funding by the UK Medical Research Council (Stratified Medicine Programme) and an independent research grant by Pfizer. The study funders played no role in the study design, data collection, data analyses, data interpretation or manuscript writing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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