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Enregistrement W4403058007 · doi:10.1055/s-0044-1789702

The effect of etrasimod on faecal calprotectin and high-sensitivity C-reactive protein: results from the ELEVATE UC clinical programme

2024· article· en· W4403058007 sur OpenAlexaff
Vipul Jairath, David T. Rubin, Bram Verstockt, Ayhan Hilmi Çekın, María T. Abreu, Charlie W. Lees, Marc Fellmann, John Woolcott, Craig Crosby, Joseph Wu, Ashish Bhattacharjee, Daniel S. Herman, Gengshi Gu, Britta Siegmund

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Gastroenterologie · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalprotectinSensitivity (control systems)C-reactive proteinFaecal calprotectinInternal medicineMedicineGastroenterologyInflammationEngineeringElectronic engineeringInflammatory bowel disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: 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). Objectives: This post hoc analysis from the phase 3 trials ELEVATE UC 52 and ELEVATE UC 12 [ 1 ] assessed associations with faecal calprotectin (fCAL) and high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) and responses to etrasimod in patients (pts) with UC. Methodology: In ELEVATE UC 52 (NCT03945188) and ELEVATE UC 12 (NCT03996369), pts with moderately to severely active UC received etrasimod 2 mg once daily or placebo. Efficacy endpoints of clinical remission, clinical response and endoscopic improvement-histological remission were measured at Wk 12 and Wk 52. Changes in median fCAL and hsCRP in responders vs nonresponders (based on endpoint criteria) were assessed. Wilcoxon p values were calculated for responder analyses. Sensitivity and specificity based on fCAL and hsCRP levels were presented as receiver operating characteristic (ROC) curves with area under the curve. Result: In ELEVATE UC 52 and ELEVATE UC 12, 289 and 238 pts received etrasimod and 144 and 116 received placebo, respectively. Baseline fCAL and hsCRP concentrations were similar across cohorts and levels decreased with etrasimod (median change from baseline at Wk 52 [ELEVATE 52]; -710.56 mg/kg and -0.49 mg/L for fCAL and hsCRP, respectively). Following etrasimod, Wk 12 (both studies) and Wk 52 (ELEVATE UC 52), median fCAL and hsCRP were significantly lower in responders vs nonresponders for all efficacy endpoints (Table; fCAL [ELEVATE UC 52]; all p <0.01). At Wk 4, pts receiving etrasimod who were subsequent responders for efficacy endpoints at Wk 12 had lower median fCAL concentrations vs nonresponders in both trials (all p <0.001; [ Fig. 1 ]). Wk 4 median fCAL concentrations and responders for efficacy endpoints at Wk 52 (ELEVATE UC 52) were similar. Across endpoints in both trials, ROC analyses indicated that fCAL and hsCRP could predict short- and longer-term outcomes, with stronger associations at Wk 52. Fig. 1 Conclusion: Etrasimod treatment decreased fCAL and hsCRP levels. ROC analyses indicated association between fCAL and hsCRP and treatment response at all endpoints and showed significantly lower fCAL and hsCRP values in responders. These data support the value of fCAL and hsCRP to predict and monitor disease control in etrasimod-treated pts with UC. Fig. 2 Publication History Article published online: 26 September 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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 présentnon

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