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Enregistrement W4318539827 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0866

P736 Factors associated with partial Mayo Clinic Score over time in patients with Ulcerative Colitis treated with filgotinib in the phase 2b/3 SELECTION trial

2023· article· en· W4318539827 sur OpenAlexaff
Laurent Peyrin‐Biroulet, E Louis, Tadakazu Hisamatsu, C Jamoul, Eva Santermans, K Harris, Antje Haas, Alessandra Oortwijn, B G Feagan

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisInternal medicineRepeated measures designConfidence intervalPost-hoc analysisPlaceboSurgeryGastroenterologyDiseasePathologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Responses to ulcerative colitis (UC) treatments vary considerably between individuals, and factors associated with a stable response are not well defined. Filgotinib (FIL) is an oral, Janus kinase 1 preferential inhibitor approved in the EU and the UK as a UC therapy. We aimed to identify factors associated with partial Mayo Clinic Score (pMCS) over time in FIL-treated patients with UC in the phase 2b/3 SELECTION trial (NCT02914522). Methods In SELECTION, adults with moderately to severely active UC received FIL 200 mg (FIL200), FIL 100 mg (FIL100) or placebo once daily for 11 weeks in Induction (IND) Study A (biologic-naive) or B (biologic-experienced).1 Patients in clinical remission or with a Mayo Clinic Score (MCS) response at week 10 could enter the 47-week Maintenance (MNT) Study. To evaluate factors associated with pMCS during MNT this post hoc analysis used a mixed model for repeated measures (MMRM), which included fixed effects of time, IND dose (FIL200 or FIL100), the factor of interest and pMCS at IND baseline, and correlated patient residual errors. For categorical factors, the least-squares mean difference with 95% confidence interval (CI) and the overall type III p value were calculated. For continuous factors, the difference in pMCS for a one-unit change in the factor of interest was estimated with 95% CI. Multiplicity adjustment of p values was not performed. Results Data from 371 patients treated with FIL200 (n=199) or FIL100 (n=172) were included. Previous use of at least one biologic therapy or a tumour necrosis factor antagonist/vedolizumab, and week 10 MCS subscores of ≤1 were associated with higher pMCS over time than their respective reference categories (p<0.0001; Table 1). Over time, pMCS was 0.45 units higher in patients assigned to IND Study A versus IND Study B (p=0.0002). Week 10 endoscopic score ≤1, Geboes histologic remission and Inflammatory Bowel Disease Questionnaire total score >170 were associated with lower pMCS over time than their respective reference categories (p≤0.0001). Change from baseline in pMCS at week 10 and faecal calprotectin levels at week 10 were positively associated with pMCS over time (p<0.0001; Table 2). Patient-reported outcome (PRO) measures at week 10 were negatively associated with pMCS over time (p≤0.0001). Conclusion History of previous biologic therapy, and week 10 assessments (endoscopic, clinical, biomarker and PRO) were among the factors influencing pMCS over the course of 1 year of FIL treatment, consistent with previous findings from trajectory modeling.2 Further MMRM analyses may help to identify patients who benefit most from FIL treatment. 1. Feagan BG et al. Lancet 2021;397:2372–84. 2. Schreiber S et al. MP443 [abstract]. UEGJ 2022;10:459.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,253 · 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
Résumé présentoui

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