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Enregistrement W4391162508 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0087

DOP47 Characterisation of endoscopic improvement in Crohn’s Disease with upadacitinib treatment

2024· article· en· W4391162508 sur OpenAlexaff
Remo Panaccione, Gil Melmed, Reena Khanna, Geert D’Haens, Silvio Danese, Sharanya Ford, S. Anyanwu, A Garrison, Ana P. Lacerda, Séverine Vermeire

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGastroenterologyPlaceboInternal medicinePopulationClinical trialCrohn's diseaseSurgeryDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Upadacitinib (UPA), an oral Janus kinase inhibitor approved for the treatment of moderately to severely active Crohn’s disease (CD), demonstrated significantly higher rates of endoscopic response and remission compared with placebo (PBO) in the phase 3 induction (U-EXCEL, U-EXCEED) and maintenance (U-ENDURE) trials.1 Improvements in the narrowing component of BL stenoses with UPA have been previously reported.2 This analysis evaluated changes in the individual components of the Simple Endoscopic Score for CD (SES-CD) among patients treated with UPA vs PBO. Methods Data were pooled from the two induction phase 3 studies evaluating patients who received PBO or UPA 45 mg (UPA45) once daily (QD) for 12 weeks. Patients who achieved clinical response to 12 weeks of UPA45 were re-randomised in the U-ENDURE maintenance study to receive PBO, UPA 15 mg (UPA15) QD, or UPA 30 mg (UPA30) QD for 52 weeks. This analysis evaluated the mean changes from baseline (BL) in total SES-CD and four individual components (size of ulcers, ulcerated surface, affected surface, presence of narrowing), as well as improvements by disease location and prior biologic failure (bio-failure) status. Results Mean [SD] total SES-CD at BL was similar across treatment groups (induction: PBO 13.9 [7.5], UPA45 14.6 [7.7]). In the overall population, mean [SD] changes from BL in total SES-CD were greater with UPA45 (–6.8 [7.6]) vs PBO (–0.5 [5.7]; P < .0001) at week 12, and at week 52 with UPA15 (–9.9 [8.6]) and UPA30 (–10.3 [8.1]) vs PBO (–2.4 [5.0]; all P < .0001; Figure 1A). Similar results were observed for patients with ileocolonic and colonic disease at week 12 and week 52 (Figure 1A). For patients with prior bio-failure, mean changes from BL in total SES-CD were greater with UPA45 (–6.6 [7.9]) vs PBO (0.0 [5.8]; P < .0001) at week 12, and with UPA15 (–10.4 [9.4]) and UPA30 (–9.7 [7.2]) vs PBO (–2.8 [4.8]; all P < .0001) at week 52; similar findings were reported for patients without prior bio-failure. At week 12 and week 52, treatment with UPA resulted in greater improvements vs PBO in the individual SES-CD components of size of ulcers, ulcerated surface, and affected surface, but not for the presence of narrowing (Figure 1B). Conclusion In patients with moderately to severely active CD, UPA induction and maintenance treatment vs PBO improved total SES-CD, irrespective of prior bio-failure. The changes were driven by the SES-CD components of the size of ulcers, ulcerated surface, and affected surface. When evaluated by disease location, appreciable improvements occurred in patients with ileocolonic and colonic CD, as compared to ileal disease. References: 1. Loftus, E. V. et al. N. Engl. J. Med. 2023;388,1966–80 2. Reinisch, W. et al. UEGW 2023. MP005 [Poster]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
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