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Enregistrement W4382011456 · doi:10.1093/ibd/izad115

Real-world Evidence Comparing Tofacitinib and Vedolizumab in Anti-TNF-experienced Patients With Ulcerative Colitis

2023· article· en· W4382011456 sur OpenAlexaff
Sruthi Adimadhyam, James D. Lewis, Andrew Simon, Audrey E Wolfe, Samantha Smith, Laura Hou, Érick Moyneur, Juliane S. Reynolds, Sengwee Toh, Angela Dobes, Lauren E. Parlett, Kevin Haynes, Jessica L. Burris, Jennifer E Dorand, Millie D. Long, Michael D. Kappelman

Notice bibliographique

RevueInflammatory Bowel Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensStatistics Canada
Organismes subventionnairesPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésTofacitinibVedolizumabMedicineUlcerative colitisInternal medicineCohortHazard ratioPopulationConfidence intervalDiseaseRheumatoid arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antitumor necrosis factor (anti-TNF) inhibitors are first-line treatment among patients with ulcerative colitis (UC). With time, patients tend to lose response or become intolerant, necessitating switching to small cell biologics such as tofacitinib or vedolizumab. In this real-world study of a large, geographically diverse US population of TNF-experienced patients with UC, we evaluated the effectiveness and safety of newly initiating treatment with tofacitinib vs vedolizumab. METHODS: We conducted a cohort study using secondary data from a large US insurer (Anthem, Inc.). Our cohort included patients with UC newly initiating treatment with tofacitinib or vedolizumab. Patients were required to have evidence of treatment with anti-TNF inhibitors in the 6 months prior to cohort entry. The primary outcome was treatment persistence >52 weeks. Additionally, we evaluated the following secondary outcomes as additional measures of effectiveness and safety: (1) all-cause hospitalization; (2) total abdominal colectomy; (3) hospitalization for infection; (4) hospitalization for malignancy; (5) hospitalization for cardiac events; and (6) hospitalization for thromboembolic events. We used fine stratification by propensity scores to control for confounding by demographics, clinical factors, and treatment history at baseline. RESULTS: Our primary cohort included 168 new users of tofacitinib and 568 new users of vedolizumab. Tofacitinib was associated with lower treatment persistence (adjusted risked ratio, 0.77; 95% CI, 0.60 -0.99). Differences in secondary measures of effectiveness or safety between tofacitinib initiators vs vedolizumab initiators were not statistically significant (all-cause hospitalization, adjusted hazard ratio, 1.23; 95% CI, 0.83-1.84; total abdominal colectomy, adjusted HR, 1.79; 95% CI, 0.93-3.44;and hospitalization for any infection, adjusted HR, 1.94; 95% CI, 0.83-4.52). DISCUSSION: Ulcerative colitis patients with prior anti-TNF experience initiating tofacitinib demonstrated lower treatment persistence compared with those initiating vedolizumab. This finding is in contrast to other recent studies suggesting superior effectiveness of tofacitinib. Ultimately, head-to-head randomized, controlled trials that focus on directly measured end points may be needed to best inform clinical practice.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
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