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Enregistrement W4381125429 · doi:10.1136/gutjnl-2023-bsg.136

P64 The impact of anti-TNF and thiopurine therapy on the natural history of Crohn’s disease: a population-based study

2023· article· en· W4381125429 sur OpenAlexaboutno aff
Bradley Arms-Williams, A. B. Hawthorne, Rebecca Cannings‐John, Alexander Berry, Philip Harborne, Anjali Trivedi

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThiopurine methyltransferaseMedicineCrohn's diseaseNatural historyInternal medicineRetrospective cohort studyPopulationHazard ratioCohortConfoundingPropensity score matchingConfidence intervalSurgeryInflammatory bowel diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction It has been hard to demonstrate if early immunosuppression alters resection rates for Crohn’s disease (CD). We studied a population-based cohort from Cardiff to evaluate the impact of both anti-TNF therapy and thiopurines on the natural history of CD, including surgical resection rates. Methods This was a retrospective population-based cohort study of all patients diagnosed with CD whilst resident in Cardiff and nearby towns over 12 years 2005–2016. The primary outcome was the impact of therapy on the time to first resection surgery up to 5 years for patients receiving early sustained use (ESU): drug started within one year of diagnosis and continued at least 3 months, versus never use (NU). A propensity score (PS) was calculated. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) based on the PS was used so that confounders (baseline Montreal classification, smoking, steroid use, serum albumin) was similar in both the treated and untreated groups. To address immortal time bias (ITB) if an outcome occurs after diagnosis but before the start of therapy, then this time segment is attributed to the untreated group. Therefore, n represents time segments, not individual patients, in statistical analyses. Results 419 CD cases were studied. With IPTW there was a significant reduction in risk of surgical resection with ESU anti-TNF vs NU (p=0.0026, n=460 (57 ESU vs 403 NU segments), hazard ratio (HR) 0.28, 95% confidence interval (CI) 0.12 to 0.62) but not with ESU thiopurine vs NU (p=0.39, n=545, HR 0.82, 95% CI 0.52 to 1.29). 138/419 patients received any anti-TNF therapy prior to resection, while 57 had ESU. Probability of avoiding surgery in ESU vs NU at 1 year (98% v 83%), 2 years (95% vs 80%), and 5 years (91% vs 75%). See figure 1. After 5 years the resection rates converged with wider CIs. Conclusions Strengths of our study include the individual patient detail conferred from hospital record data collection, contributing to a PS and IPTW to account for confounders, and removal of ITB. ITB artificially protracts treatment arm survival, therefore its removal portrays a more accurate comparison. With this, we demonstrate a significant reduction in surgical resection rates at 5 years in ESU anti-TNF therapy vs NU. Larger numbers are needed to analyse benefits beyond 5 years.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,284 · 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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