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Enregistrement W4391161697 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0979

P849 Bayesian network meta-analysis of the efficacy of advanced therapies for patients with moderately to severely active ulcerative colitis naïve to advanced therapy

2024· article· en· W4391161697 sur OpenAlexaff
Vipul Jairath, Thomas P. Leahy, Rahul Potluri, K Wosik, David Gruben, Joseph C. Cappelleri, Lauren Bartolome

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensPfizer (Canada)Golder Associates (Canada)Western University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUlcerative colitisMedicineMeta-analysisBayesian networkInternal medicineComputer scienceArtificial intelligenceDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Etrasimod is an oral, once-daily, selective sphingosine 1-phosphate (S1P)1,4,5 receptor modulator for the treatment of moderately to severely active ulcerative colitis (UC). In the absence of head-to-head randomised controlled trials (RCTs), network meta-analyses (NMA) offer insight into the comparative effectiveness of treatment options. NMA were conducted to examine the relative efficacy of etrasimod vs other advanced therapies (AT) with licensed dosing (European Medicines Agency) for the treatment of UC in patients naïve to biologic agents and/or Janus kinase inhibitors. Methods A systematic literature review (SLR) was performed on 15 November 2022, and covered all available records without time limit, using NICE DSU and PRISMA guidelines. NMA were conducted under a Bayesian framework, and a multinomial fixed-effect approach was used to model outcomes, clinical response and clinical remission, in the induction phase and among induction phase responders in the maintenance phase, in patients naïve to AT. Reported outcomes from trials with a treat-through design, such as ELEVATE UC 52, were recalculated to mimic those of a responder re-randomisation design; only responders in the induction phase were analysed in the maintenance phase. Data are presented as median relative risk (RR) of the treatment vs its comparator, along with corresponding 95% credible intervals (CrI). Prespecified sensitivity analyses were performed. Results Of 81 studies identified from the SLR, 21 and 11 RCTs were included in the induction and maintenance networks, respectively. For induction and maintenance phases, all therapies demonstrated benefit over placebo, consistent with phase 3 clinical trial data. In the NMA for clinical remission in the induction phase, etrasimod 2 mg had a statistically significant benefit over adalimumab 80/40 mg and 160/80 mg (RR [95% CrI] for treatment vs etrasimod 0.49 [0.29–0.78] and 0.67 [0.50–0.92], respectively), filgotinib 100 mg (0.55 [0.37–0.84]) and placebo; conversely, upadacitinib 45 mg had statistically significant benefit vs etrasimod (1.47 [1.07–2.03]; Table). There were no statistically significant differences for etrasimod vs other comparators. Similar results were observed for clinical response. In the maintenance phase, there were no statistically significant differences between etrasimod 2 mg and other treatments for clinical remission and clinical response (Table). Conclusion With respect to clinical remission and clinical response during induction and maintenance phases, etrasimod efficacy was similar to most comparators as a first-line AT. Differences in trial design and risk-benefit profiles of AT should be considered when interpreting NMA results.

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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,048
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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