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Enregistrement W4318579858 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjac190.0760

P630 Upadacitinib Improves Clinical Outcomes in Patients with Moderate to Severely Active Crohn’s Disease Irrespective of Previous Failure to Respond to Biologics or Conventional Therapies

2023· article· en· W4318579858 sur OpenAlexaff
S Schreiber, A. J. Lim, Ana P. Lacerda, Jessica R. Allegretti, Kenji Watanabe, Dana J. Lukin, E Dubenco, Sharanya Ford, Jessica Oomen, Qian Zhou, J Liu, Édouard Louis

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectInternal medicineClinical trialGastroenterologyCrohn's diseasePlaceboMaintenance therapyRandomized controlled trialPhases of clinical researchSurgeryDiseaseChemotherapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Upadacitinib (UPA), an oral, selective Janus kinase inhibitor, demonstrated significantly greater efficacy compared with placebo (PBO) in patients (pts) with moderately to severely active Crohn’s disease (CD) in phase 3 multicentre, double-blind, PBO-controlled induction U-EXCEL and U-EXCEED, and maintenance U-ENDURE trials.1-3 This analysis compared clinical outcomes in pts treated with UPA vs PBO once daily (QD) among pts without or with a history of biologic failure. Methods Eligible pts with an average daily very soft/liquid stool frequency (SF) ≥4 and/or abdominal pain score (APS) ≥2, plus a Simple Endoscopic Score for CD (excluding the narrowing component) ≥6 (≥4 for pts with isolated ileal disease) were randomized (2:1) to UPA 45 mg (UPA45) or PBO in U-EXCEL and U-EXCEED. Induction responders (≥30% decrease in average daily very soft/liquid SF and/or APS, neither worse than baseline) to 12-week (wk) UPA45 were re-randomized 1:1:1 for maintenance to UPA 15 mg (UPA15), UPA 30 mg (UPA30) or PBO QD in U-ENDURE. Clinical remission, response (CR-100), and maintenance of clinical remission, along with adverse events (AEs) were assessed through maintenance wk 52. Results Baseline demographics/characteristics were similar for all treatment groups; pts with prior biologic failure were 71.5% PBO and 72.0% UPA45 in induction and 76.4% PBO, 73.4% UPA15 and 75.6% UPA30 in maintenance. Among pts without/with biologic failure history, those treated with UPA45 exhibited higher rates for clinical remission at wk 12 (CDAI: UPA45 54.1%/40.5% vs PBO 39.4%/19.4%; SF/APS: UPA45 54.0%/42.2% vs PBO 28.3%/14.1%, Fig. 1A). Similar results were observed at wk 52 with UPA15 and UPA30 vs PBO (Fig. 1B). Irrespective of biologic failure status, a higher proportion of patients on either UPA dose maintained clinical remission from maintenance wk 0 to wk 52 (Fig. 1C). Higher proportions of pts with prior biologic failure achieved CR-100 with UPA45 vs PBO at wk 12 (53.2% vs 26. 9%); at wk 52 differences from PBO were found for either UPA dose in pts without or with prior biologic failure (Fig. 1D). Serious AEs and serious infections were similar across treatment groups (Tables 1-2). No tuberculosis or adjudicated cardiovascular events were reported. Malignancy, opportunistic infections, thrombotic events, and gastrointestinal perforations were infrequent (<1.0% or 10 E/100PY). Conclusion All upadacitinib doses achieved greater clinical efficacy than placebo during induction and maintenance periods, irrespective of patient prior exposure to biologic therapy, with an acceptable safety profile.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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