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Enregistrement W4391165533 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjad212.1146

P1016 Real-world data on sequential therapy in moderate-to-severe UC: Unveiling second-line strategies after anti-TNF failure

2024· article· en· W4391165533 sur OpenAlexaff
B Farkas, M Borsos, Tamás Resál, Péter Bacsúr, Zoltán Szepes, Edoardo Savarino, Luisa Bertin, Jimmy K. Limdi, K Sethi-Arora, Pál Miheller, F Vilmos, Fabiana Castiglione, Livio Bonacci, Nitsan Maharshak, Gary Berman, Željko Krznarić, Panu Wetwittayakhlang, Péter L. Lakatos, Jakob Benedict Seidelin, Mohamed Attauabi, Giorgos D. Michalopoulos, Davide Giuseppe Ribaldone, A Kagramanova, E. Yu. Chashkova, Patrícia Sarlós, Simone Saibeni, Ariella Bar‐Gil Shitrit, Tamás Molnár, Klaudia Farkas

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor necrosis factor alphaSecond lineReal world dataLine (geometry)MedicinePsychologyInternal medicineFirst lineComputer scienceData scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The development of anti-TNFs has brought major advances in the treatment of ulcerative colitis (UC). Yet, a significant proportion of patients do not respond favorably to first-line anti-TNF therapy, which may require the use of second-, third-, or fourth-line biologics or small molecules. Treatment selection and sequencing, however, remains a major unmet need. Methods We conducted a multicenter, retrospective study including patients with moderate-to-severe UC who failed first-line anti-TNFs, and received sequential therapy with biologics or small-molecules. The effectiveness of sequential therapy, more specifically second-line agents was determined and compared by treatment persistence and colectomy-free survival up to 3 years post-initiation, and assessed using Kaplan-Meier analyses. Multivariate Cox regression analysis was performed to identify the predictive value of various factors for colectomy and persistence. Results 683 UC patients were included. The median follow-up time was 62 months (IQR: 36-98), during which 14.2% of patients required colectomy. The probability of colectomy-free survival was 97.5%, 93.9% and 92.3% at 1, 2, and 3 years. Persistence rates increased significantly with the number of therapy lines (P<.0001). The presence of deep ulcers at diagnosis (HR: 0.45; P=.009), prior cyclosporine use (CYA; HR: 0.41; P=.028), and low serum albumin at first-line therapy (HR: 0.92; P=.002) appeared to be predictive for colectomy. Following anti-TNF failure, significantly higher colectomy-free survival rates were observed over 3 years with ustekinumab (UST; P=.014; Figure 1a.), than with vedolizumab or tofacitinib. Second-line UST also showed superior persistence at 3, 6, 12, and 24 months (P=.049; Figure 1b.), but not at 36 months. Neither the risk of colectomy (P=.343), nor the rate of persistence with second-line therapy (P=.19) was influenced by the reason of first-line anti-TNF discontinuation. Prior CYA use (HR: 0.42; P=.047) negatively influenced persistence with second-line therapy. Conclusion Despite multiple lines of sequential biological and small molecule therapy we found a low incidence of colectomy and a high rate of persistence. Following anti-TNF failure, regardless of its cause, UST might be the preferred second-line agent in moderate-to-severe UC.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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
Résumé présentoui

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