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Enregistrement W4391162715 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.0410

P280 Comparative responsiveness of disease activity indices in moderately-to-severely active Ulcerative Colitis: a post-hoc analysis of the UNIFI trial

2024· article· en· W4391162715 sur OpenAlexaff
Virginia Solitano, Remo Panaccione, B E Sands, Zhiqiang Wang, Guangyong Zou, Laurent Peyrin‐Biroulet, Silvio Danese, Linda J. Cornfield, B G Feagan, Siddharth Singh, Vipul Jairath, Christopher Ma

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPost-hoc analysisUlcerative colitisPost hocInternal medicineMedicineDiseaseGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Clinical, endoscopic, histological, and composite instruments are used to measure disease activity in ulcerative colitis (UC). We compared responsiveness of the Mayo Clinic Score (MCS), modified Mayo Clinic Score (mMS), partial Mayo Clinic Score (pMS), Robarts Histopathology Index (RHI), and UC-100 score after treatment with ustekinumab in patients with moderately-to-severely active UC. Methods Publicly available data from the phase 3 UNIFI induction trial (NCT02407236) comparing the efficacy and safety of ustekinumab versus placebo in patients with moderate-to-severe UC were obtained from Vivli (Vivli ID #7549) and Yale University Open Data Access Project (#2021-4848). Post-hoc analyses were performed on patient level data to ascertain outcomes of interest. Treatment assignment was the criterion for change in evaluation of responsiveness, which was quantified using the probability of a treated patient having a larger change than a placebo patient (win probability [WinP]) and estimated using nonparametric methods. Extent of responsiveness was interpreted according to Cohen’s benchmarks as very small (WinP<0.56); small (0.56≤ WinP<0.64); medium (0.64≤ WinP<0.71); and large (WinP≥0.71). Results Data from 961 patients with moderately-to-severely active UC randomised in UNIFI were included. At baseline, 319 patients received placebo and 624 patients received ustekinumab. A total of 912 (94.9%) patients completed the induction trial. Overall mean baseline index scores were: MCS 8.9 (±1.6), mMS 6.6 (±1.3), pMS 6.2 (±1.4), RHI 16.6 (±8.1), and UC-100 score 71.4 (±16.5) (Table). The UC-100 demonstrated a large degree of responsiveness (WinP 0.72 [95% CI: 0.66, 0.78]). The MCS (0.68 [0.62, 0.73]), mMS (0.69 [0.63, 0.75]), and pMS (0.65 [0.59, 0.71]) demonstrated similar, medium effect sizes (all comparisons p>0.05) (Figure). The RHI alone had a relatively small effect size (WinP 0.63 [0.56-0.70]). Among individual UC-100 components (Mayo Clinic stool frequency subscore, Mayo Clinic endoscopic subscore, and RHI), the endoscopic score was most responsive (WinP 0.59 [0.36-0.82]). The combination of endoscopy and RHI was associated with a medium degree of responsiveness (WinP 0.69 ([0.34, 1.00]). Conclusion UC disease activity indices are similarly responsive to change. Depending on trial design and measurement feasibility, different instruments can be considered optimal for evaluation of efficacy. The mMS is similarly responsive to the MCS without including the physician global assessment and may be more appropriate for determining trial eligibility and defining primary endpoint, whereas the UC-100 may be more appropriate for measuring treatment effect when an objective continuous measure is needed.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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