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Enregistrement W4390744213 · doi:10.1080/14728214.2024.2303116

Novel and emerging drugs for the treatment of Crohn’s disease: a review of phase II and III trials

2024· review· en· W4390744213 sur OpenAlexaff
Panu Wetwittayakhlang, Talat Bessissow, Péter L. Lakatos

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Emerging Drugs · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCrohn's diseaseJanus kinaseClinical trialDiseaseVedolizumabNarrative reviewInflammatory bowel diseaseIntensive care medicineBioinformaticsPharmacologyImmunologyInternal medicineCytokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Crohn's disease (CD) is a chronic inflammatory bowel disease characterized by unpredictable flare-ups and periods of remission. While several therapeutic options, such as anti-tumor necrosis factor (TNF), anti-integrin, and interleukin (IL) 12/23 inhibitors, as well as IL-23 and Janus kinase (JAK) inhibitors, have been approved for CD treatment, a substantial number of patients fail to respond adequately or experience a loss of response over time. In recent years, the scientific community has been actively investigating novel agents to address these challenges and improve the management of CD. AREAS COVERED: This comprehensive narrative review provides an overview of recent developments in CD treatment, summarizing phase 2 and phase 3 clinical trial data. We delve into the clinical efficacy and safety profiles of emerging therapies, encompassing JAK inhibitors, IL-23 inhibitors, anti-adhesion molecules, S1P1 receptor modulators, and combined targeted treatments. EXPERT OPINION: The armamentarium of CD therapeutic agents is constantly expanding. We analyze pivotal findings from phase 2 and phase 3 CD treatment trials. We also underscore the existing gaps in therapy and the paramount role of ongoing research and innovation in CD management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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