Comparative efficacy of advanced treatments in biologic-naïve or biologic-experienced patients with ulcerative colitis: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only one head-to-head comparison of advanced treatments in moderately to severely active ulcerative colitis (UC) has been published; therefore, there remains a need for further comparisons. AIM: The relative treatment effects of filgotinib and adalimumab, golimumab, infliximab, tofacitinib, ustekinumab and vedolizumab were estimated using a network meta-analysis (NMA). METHOD: Systematically identified studies (MEDLINE, Embase and Cochrane Library; searched: inception-May 2019, updated November 2020) investigating treatments for moderately to severely active UC were re-evaluated for inclusion in a Bayesian NMA (fixed-effects model). Relative treatment effects were estimated using different permutations of patient population (biologic-naïve or biologic-experienced), treatment phase (induction or maintenance) and outcomes (MCS response/remission or endoscopic mucosal healing). RESULTS: Seventeen trials (13 induction; 9 maintenance) were included in the NMA; 8 treatment networks were constructed. Most targeted therapies were superior to placebo in terms of MCS response/remission and endoscopic mucosal healing; filgotinib 200 mg was similar to most other treatments. Infliximab 5 mg/kg was superior to filgotinib 200 mg (biologic-naïve; induction) for MCS response/remission (mean relative effect, 0.34 [95% credible interval: 0.05, 0.62]). Filgotinib 200 mg was superior to adalimumab 160/80/40 mg for MCS response/remission (biologic-experienced; induction; - 0.75 [- 1.16, - 0.35]), and endoscopic mucosal healing (biologic-naïve; maintenance; - 0.90 [- 1.89, - 0.01]); and to golimumab 50 mg every 4 weeks (biologic-naïve; maintenance; - 0.46 [- 0.94, 0]) for MCS response/remission. CONCLUSION: The current treatment landscape benefits patients with moderately to severely active UC, improving key outcomes; filgotinib 200 mg was similar to current standard of care in most outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».