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Enregistrement W4318539431 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0882

P752 Predictors of time to relapse upon ozanimod withdrawal in patients with moderately to severely active ulcerative colitis

2023· article· en· W4318539431 sur OpenAlexaff
Séverine Vermeire, Bincy Abraham, B Bressler, Walter Reinisch, Jordan E. Axelrad, Anjali Jain, Arteid Memaj, Lucy Akukwe, W J Liu, Mark T. Osterman, James B. Canavan, B E Sands

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboDemographicsUlcerative colitisInternal medicineGastroenterologyDermatologyDiseasePathologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ozanimod (OZA) is approved in the EU, US, and other countries for the treatment of moderately to severely active ulcerative colitis (UC) in adults based on the phase 3 True North (TN) trial. Data on time to disease relapse in patients (pts) who withdrew OZA treatment in TN were previously reported (Sands BE et al. Am J Gastroenterol. 2022;17(suppl):S506-7). The objective of this post hoc analysis was to identify predictive and prognostic variables of time to disease relapse in the TN maintenance period (MP). Methods Pts in TN were randomised to once-daily oral OZA 0.92 mg or placebo (PBO) in a double-blind manner or to open-label OZA for a 10-week induction period. Those with clinical response to OZA at Week 10 were then rerandomised to continue OZA (OZA/OZA) or switch to PBO (OZA/PBO) in the MP. Disease relapse was defined as an increase in partial Mayo score of ≥2 points from Week 10, absolute partial Mayo score ≥4, Mayo endoscopy subscore (MES) ≥2, and exclusion of other causes of increased disease activity unrelated to UC. Time to disease relapse was estimated using the Kaplan-Meier method in both MP groups. The saturated Cox proportional-hazards model for assessing predictors of time to disease relapse included demographics, disease characteristics, prior medications, and laboratory and efficacy variables at the end of the induction period. Insignificant terms at α=0.05 were removed via backward elimination. Results The OZA/OZA arm (n=230) had a slightly higher proportion of pts with baseline severe endoscopic disease than the OZA/PBO arm (n=227). Otherwise, baseline and Week 10 characteristics were balanced across MP arms (Tables 1 and 2). In multivariable analyses, corticosteroid use at Week 10 was prognostic for time to relapse (P<0.0001; no interaction with individual treatment arms). MES >1 and clinical response but not remission at Week 10 were also assessed as prognostic variables, but these did not achieve statistical significance at α=0.05 (P=0.071 and P=0.171, respectively). Relapse rates were low and similar regardless of prior biologic exposure in the OZA/OZA arm. Prior biologic exposure was an independent predictor of time to relapse after withdrawal of OZA in the OZA/PBO arm (P=0.027) (Figure 1). For OZA/PBO pts, Week 16 Kaplan-Meier estimates and 95% CI of no relapse were 83.8% (76.7–88.8%), 72.1% (54.4–83.9%), and 48.5% (30.8–64.1%) for the biologic-naive, 1 failed biologic, and ≥2 failed biologics groups, respectively. Conclusion Increasing numbers of prior biologics were predictive of increased rates of disease relapse in pts who discontinued OZA. Pts with UC, especially those with prior biologic failures, should minimise OZA discontinuation to mitigate the risk of disease relapse.

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)0,002
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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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