Comparative Efficacy of Biologics and Small Molecule Therapies in Improving Patient-Reported Outcomes in Ulcerative Colitis: Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ulcerative colitis (UC) is a chronic disorder with a considerable negative impact on health-related quality of life (HRQoL), which has been recently recognized as an important treatment target. The purpose of this study is to compare the efficacy of different biologics and small molecule therapies in achieving better patient-reported outcomes and HRQoL in patients with UC. METHODS: We performed a systematic review and network meta-analysis of the EMBASE, MEDLINE, and Cochrane Central databases from inception until February 1, 2024. The primary endpoint was clinical remission in the patient-reported outcome (PRO-2) score in UC patients who were treated with different biologics or small molecules during induction and maintenance phases. PRO-2 score is the sum of both stool frequency and rectal bleeding subscores. The secondary outcome was improvement of HRQoL defined as an increase in Inflammatory Bowel Disease Questionnaire score of ≥16 points from baseline or any change in total score from baseline. A random effects model was used, and outcomes were reported as odds ratio with 95% confidence interval. Interventions were ranked per the SUCRA (surface under the cumulative ranking curve) score. RESULTS: A total of 54 studies were included in the primary outcome analysis and 15 studies were included in the secondary outcome analysis. The primary analysis showed that during the induction phase all of included drugs were better than placebo in improving the PRO-2 score. Interestingly, upadacitinib was found to be superior to most medications in improving PRO-2 scores. The secondary analysis showed that guselkumab ranked first in the improvement of the Inflammatory Bowel Disease Questionnaire score, followed by upadacitinib during the induction phase. CONCLUSION: Upadacitinib ranked first in PRO-2 clinical remission during the induction and maintenance phases. Guselkumab, mirikizumab, tofacitinib, and upadacitinib were the only novel medications that were superior to placebo in improving HRQoL in UC, with guselkumab ranking the highest, followed by tofacitinib and upadacitinib. During maintenance of remission, tofacitinib ranked highest in improving HRQoL.
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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 | 0,016 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».