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Enregistrement W4383683701 · doi:10.58931/cibdt.2023.1s0510

Targeting IL23p19 using risankizumab for the management of moderate-to-severely active Crohn's disease

2023· article· en· W4383683701 sur OpenAlexaffabout
Christopher Ma

Notice bibliographique

RevueCanadian IBD Today · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUstekinumabMedicineInterleukin 23Crohn's diseasePsoriasisInflammatory bowel diseaseMonoclonal antibodyImmunologyUlcerative colitisMonoclonalDiseaseInternal medicineInterleukin 17AntibodyInflammationAdalimumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Targeting Th17-mediated inflammatory pathways through inhibition of interleukin (IL)-23 has emerged as an important therapeutic mechanism for patients with inflammatory bowel disease. Ustekinumab, a monoclonal antibody blocking both IL-12 and IL-23, was the first agent approved by Health Canada with this mechanism of action, initially for Crohn’s disease (CD) in 2016 and subsequently for ulcerative colitis (UC) in 2020. Over the past decade, there has been increasing attention focused on selectively blocking IL-23, as the key activator of pathogenic Th17 inflammatory cells. Several monoclonal antibodies that target the unique p19 subunit of IL-23 (IL23p19 antagonists) have been developed for psoriasis and psoriatic arthritis, where IL-23 specific blockade results in substantially greater efficacy compared to targeting IL-12/23. The first IL23p19 antagonist, risankizumab, has recently been approved in Canada for the treatment of moderate-to-severely active CD. Here, we describe the mechanism of action of risankizumab and how it differentiates from ustekinumab; review the pivotal clinical trial data that demonstrates the ability of risankizumab to achieve relevant clinical and endoscopic endpoints in both biologic treatment naïve and exposed patients; and summarize key safety data that helps inform decisions about the benefit-risk profile of this novel therapy.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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