P1038 Does combination immunomodulator therapy impact real-world biologic effectiveness in Inflammatory Bowel Diseases?A propensity score analysis in patients treated with anti-TNF and non-anti-TNF biologics in the UK IBD BioResource
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Randomised controlled trials have demonstrated that the combination of infliximab and azathioprine is superior to either drug as monotherapy both in patients with Crohn’s Disease (CD) and ulcerative colitis (UC). Data on the combination of other biological agents -including other anti-TNFs, vedolizumab and ustekinumab- and immunomodulators (IMMs) is lacking or shows conflicting results. Given the risks of combination therapy, physicians are often hesitant on whether to combine IMMs with biologic therapies. Methods We measured the effectivenessof biologic therapies [infliximab (IFX), adalimumab (ADA), golimumab (GLM), vedolizumab (VDZ) and ustekinumab (UST)] in patients with UC and CD with and without IMM use enrolled in the UK Inflammatory Bowel Disease (IBD) BioResource over long durations of followup.Demographic, disease, treatment and outcome data were retrieved. Inverse probability of treatment weighting (IPTW) was used to balance groups of those receiving vs those not receiving IMM using a propensity score-weighting approach accounting for baseline patient or disease related clinical characteristics. Effectiveness of treatment was based on persistence free of treatment discontinuation or treatment failure. Failure was defined as occurring if any of the following occurred: (a) clinician-recorded treatment failure (b) start of treatment with a different advanced therapy (c) occurrence of resectional or defunctioning bowel surgery. We compared Kaplan Meier curves for treatment failure-free survival after IPTW and used a log rank test for differences between the groups. Results In UC, we included 2479 patients receiving IFX (1173 on IMM), 1117 ADA (401 on IMM), 188 GLM (77 on IMM) and 1256 VDZ (392 on IMM). In CD, we included 5956 patients receiving IFX (3062 on IMM), 4524 ADA (1898 on IMM), 1067 VDZ (340 on IMM) and 627 UST (198 on IMM).As expected, combination IMM therapy was associated with increased drug effectiveness for IFX in both UC and CD. Combination IMM therapy was also associated with increased effectiveness of ADA in CD. For all other drugs, there was no significant benefit for combination IMM. Hazard ratios(HRs) for the effect of IMM of each drug effectiveness in UC and CD are summarised (Figure 1). Conclusion We confirm prior results indicated that IFX effectiveness is improved by concomitant use of an IMM in both UC and CD.In contrast to RCT data but in accordance to other robust real-world studies, we find evidence that for ADA in CD concomitant IMM can increase drug effectiveness. We find no evidence of benefit for concomitant IMM for other biologics in UC or CD.
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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 | 0,010 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».