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Enregistrement W4285727227 · doi:10.3390/jcm11144157

Predictors of Anti-TNF Therapy Failure among Inflammatory Bowel Disease (IBD) Patients in Saudi Arabia: A Single-Center Study

2022· article· en· W4285727227 sur OpenAlexaff
Othman Alharbi, Abdulrahman Aljebreen, Nahla Azzam, Majid A. Almadi, Maria Saeed, Baraa HajkhderMullaissa, Hassan Asiri, Abdullah Almutairi, Yazed AlRuthia

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInfliximabAdalimumabUlcerative colitisInternal medicineInflammatory bowel diseaseUnivariate analysisCrohn's diseaseDiseaseProspective cohort studyGastroenterologyColonoscopySingle CenterImmunologyMultivariate analysisColorectal cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The advent of monoclonal antibodies (mAbs) has revolutionized the management of many immune-mediated diseases such as inflammatory bowel disease (IBD). Infliximab and adalimumab were the first mAbs approved for the management of IBD, and are still commonly prescribed for the treatment of both Crohn’s disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Although mAbs have demonstrated high effectiveness rates in the management of IBD, some patients fail to respond adequately to mAbs, resulting in disease progression and the flare-up of symptoms. Objective: The objective was to explore the predictors of treatment failure among IBD patients on infliximab (INF) and adalimumab (ADA)—as demonstrated via colonoscopy with a simple endoscopic score (SES–CD) of ≥1 for CD and a Mayo score of ≥2 for UC—and compare the rates of treatment failure among patients on those two mAbs. Methods: This was a prospective cohort study among IBD patients aged 18 years and above who had not had any exposure to mAbs before. Those patients were followed after the initiation of biologic treatment with either INF or ADA until they were switched to another treatment due to failure of these mAbs in preventing the disease progression. Univariate and multiple logistic regressions were conducted to examine the predictors and rates of treatment failure. Results: A total of 146 IBD patients (118 patients on INF and 28 on ADA) met the inclusion criteria and were included in the analysis. The mean age of the patients was 31 years, and most of them were males (59%) with CD (75%). About 27% and 26% of the patients had penetrating and non-stricturing–non-penetrating CD behavior, respectively. Patients with UC had significantly higher odds of treatment failure compared to their counterparts with CD (OR = 2.58, 95% CI [1.06–6.26], p = 0.035). Those with left-sided disease had significantly higher odds of treatment failure (OR = 4.28, 95% CI [1.42–12.81], p = 0.0094). Patients on ADA had higher odds of treatment failure in comparison to those on INF (OR = 26.91, 95% CI [7.75–93.39], p = 0.0001). Conclusion: Infliximab was shown to be more effective in the management of IBD, with lower incidence rates of treatment failure in comparison to adalimumab.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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