Comparative Effectiveness of Ustekinumab and Anti-TNF Agent as First-Line Biological Therapy in Luminal Crohn’s Disease: A Retrospective Study From 2 Referral Centers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Real-life data on the efficacy of ustekinumab as first-line therapy for the treatment of luminal Crohn's disease (CD) compared with anti-tumor necrosis factor (anti-TNF) agents are lacking. We compared the clinical response rates at 3 months in 2 cohorts of biologic-naïve patients treated by ustekinumab and anti-TNF agents. METHODS: Biologic-naïve patients starting either ustekinumab or an anti-TNF agent for luminal CD between 2016 and 2019 in 2 tertiary centers were retrospectively included. The primary endpoint was clinical response at 3 months, defined as a Harvey-Bradshaw Index <4 or a 3-point drop in the score without steroids, need for CD-related surgery, or treatment discontinuation owing to failure or intolerance. Patients treated with ustekinumab were matched to patients receiving anti-TNF agents by a propensity score algorithm. RESULTS: We included 156 patients starting anti-TNF agents (95 adalimumab and 61 infliximab) and 50 ustekinumab. After matching, clinical response rates at 3 months were 64% and 86% in the ustekinumab and anti-TNF groups, respectively (P = .01). At 12 months, in multivariate analysis adjusted for disease duration, location, concomitant immunosuppressant and steroids, and symptoms, clinical remission was independently associated with the biological therapy received (odds ratio, 2.6 for anti-TNF agent vs ustekinumab; P = .02). With a median follow-up duration of 40 (interquartile range, 23-52) months, no difference was observed in terms of time to drug withdrawal (P = .29) or safety. CONCLUSIONS: This retrospective real-world data suggest that an anti-TNF agent as a first-line biological therapy is associated with higher rates of response at 3 months than ustekinumab in patients with CD.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».