Review article: Optimisation of biologic (monoclonal antibody) therapeutic response in inflammatory bowel disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are a plethora of therapeutic options for the management of inflammatory bowel disease (IBD). Despite this, clinical outcomes with standard dosing often fall short of established targets. While efforts centre on developing novel therapies, there is an ongoing need to optimise the use of existing agents. AIMS: To focus on strategies to optimise response to biologic (monoclonal antibody) therapies in IBD, including use of therapeutic drug monitoring (TDM). METHODS: An extensive review of the published literature. RESULTS: TDM is a strategy aimed at enhancing the effectiveness of drugs with variable exposure-response relationships by measuring serum concentrations of biologic therapies and detecting neutralising antibodies. Reactive TDM is performed when therapeutic goals have not been achieved. Tumour necrosis factor alpha (TNF) inhibitors are the treatment class most frequently associated with immunogenicity and loss of response. Immunogenicity can be reduced through avoidance of low serum drug concentrations by dose optimisation or use of concomitant immunomodulator therapy. Subtherapeutic dosing in the absence of antidrug antibodies is best managed by dose escalation or dose interval reduction. Persistent neutralising drug antibodies necessitate switching to an alternative therapy. Proactively ensuring adequate serum trough levels might help sustain treatment durability and prevent loss of response. Newer non-TNF inhibitors demonstrate less robust exposure-response relationships, and TDM may not prove as beneficial. CONCLUSIONS: In the treat-to-target paradigm of IBD treatment, optimising treatment effect with dose optimisation, which may involve strategies including TDM, increases the likelihood of achieving clinical remission and may accomplish deeper levels of remission beyond symptom control.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».