Real-Life Efficacy of Tofacitinib in Various Situations in Ulcerative Colitis: A Retrospective Worldwide Multicenter Collaborative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Tofacitinib (TFB) appears to be effective in the treatment of ulcerative colitis (UC); however, available real-world studies are limited by cohort size. TFB could be an option in the treatment of acute severe ulcerative colitis (ASUC). We aimed to investigate efficacy and safety of TFB in moderate-to-severe colitis and ASUC. METHODS: This retrospective, international cohort study enrolling UC patients with ≥6-week follow-up period was conducted from February 1 to July 31, 2022. Indications were categorized as ASUC and chronic activity (CA). Baseline demographic and clinical data were obtained. Steroid-free remission (SFR), colectomy, and safety data were analyzed. RESULTS: A total of 391 UC patients (median age 38 [interquartile range, 28-47] years; follow-up period 26 [interquartile range, 14-52] weeks) were included. A total of 27.1% received TFB in ASUC. SFR rates were 23.7% (ASUC: 26.0%, CA: 22.8%) at week 12 and 41.1% (ASUC: 34.2%, CA: 43.5%) at week 52. The baseline partial Mayo score (odds ratio [OR], 0.850; P = .006) was negatively associated with week 12 SFR, while biologic-naïve patients (OR, 2.078; P = .04) more likely achieved week 52 SFR. The colectomy rate at week 52 was higher in ASUC group (17.6% vs 5.7%; P < .001) and decreased with age (OR, 0.94; P = .013). A total of 67 adverse events were reported, and 17.9% resulted in cessation of TFB. One case of thromboembolic event was reported. CONCLUSIONS: TFB is effective in both studied indications. TFB treatment resulted in high rates of SFR in the short and long terms. Higher baseline disease activity and previous biological therapies decreased efficacy. No new adverse event signals were found.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».