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Enregistrement W4403725300 · doi:10.14309/01.ajg.0001033616.34362.32

S1062 Real-World Outcomes of a Mandatory Adalimumab Non-Medical Biosimilar Switch for Patients With Inflammatory Bowel Disease: A Single Center Retrospective Study

2024· article· en· W4403725300 sur OpenAlexaffabout
Thomas Hoang, Jeremy Liu Chen Kiow, Harjot Bedi, Zhina Majdzadeh Ardekani, Daniel Rosenfeld, Marica Reise-Filteau, Brian Bressler, Yvette Leung, Greg Rosenfeld

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueBiosimilars and Bioanalytical Methods
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiosimilarAdalimumabInflammatory bowel diseaseSingle CenterRetrospective cohort studyCenter (category theory)DiseaseIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Adalimumab (ADA) is a tumor necrosis factor alpha (TNF-α) antagonist that is approved for the treatment of inflammatory bowel disease (IBD) in Canada. Between April to September 2021, the province of British Columbia implemented a mandatory non-medical switch of Humira to 1 of 5 approved biosimilars. While existing evidence supports the safety and efficacy of biosimilars, data regarding non-medical switching of ADA in IBD patients remain sparse. Methods: A retrospective observational study was conducted using a patient database from IBD Centre of BC, a tertiary referral centre associated with St. Paul’s Hospital in British Columbia, Canada. The disease outcomes of patients on Humira who switched to 1 of the 5 ADA biosimilars were compared to patients who remained on Humira through compassionate support or private pay. The primary outcome was treatment persistence at 30 months post-switch assessed by Kaplan-Meier survival analysis. Secondary outcomes included frequency of reasons for ADA discontinuation, loss of response rates, adverse events, as well as clinical and biochemical remission status. Patients who were initiated directly on a biosimilar were excluded. Results: Patients in the originator (n=43) and biosimilar (n=228) groups displayed similar demographics and baseline disease characteristics. By the study endpoint of 30 months, there was no difference in the rate of treatment persistence in either group (n=36, 83.7% originators vs n= 201, 88.2% biosimilars, P =0.45). Treatment persistence assessed by Kaplan survival analysis demonstrated similar rates of discontinuation between both study groups (log-rank P-value = 0.537). There was a numerical but not statistically significant difference in rates of adverse events between either group (39.5 originator vs 28.9% biosimilars, P =0.206). This included comparable rates of loss of response (27.9 vs 17.5%) or adverse events (11.6 vs 11.4%) between the originator and biosimilar cohorts. C-reactive protein and fecal calprotectin levels were also similar 1 year pre- and post-switch. Conclusion: Non-medical switching of the ADA originator to 1 of 5 biosimilars did not result in differences in treatment persistence or adverse outcomes compared to originator molecule continuation for patients with IBD. These data will help inform patients and physicians in jurisdictions currently undergoing biosimilar switching (see Figure 1, Table 1).Figure 1.: Kaplan-Meier survival analysis does not demonstrate any statistically significant difference in treatment persistence by 30-months of patients who remain on the originator vs those who underwent the biosimilar switch (log-rank P = 0.543). Seven discontinuations (16.3%) occurred in the originator group, compared to 27 (11.8%) in the biosimilars group. Specific reasons for treatment discontinuations are summarized in Table 1. Table 1. - Baseline Characteristics Adalimumab Originator Adalimumab Biosimilar Switch P-value test N 43 228 Gender (M) 20 (45.4) 128 (56.3) 0.249 Fisher’s Exact Age at switch (years) 46.1 ± 15.3 40.6 ± 14.9 < 0.001 Mann-Whitney U Test Smoking 6 (14.0) 19 (8.30) 0.264 Fisher’s Exact Age at IBD diagnosis (years) 32.1 ± 15.7 26.3 ± 12.7 0.135 Mann-Whitney U Test Crohn’s Disease 35 (88.3) 192 (84.2) 0.654 Fisher’s Exact Age at diagnosis Fisher’s Exact A1 (< 16) 4 (11.4) 47 (20.6) 0.122 A2 (17-40) 20 (57.1) 120 (52.6) 0.574 A3 ( >40) 11 (31.4) 26 (10.9) 0.011 Location Fisher’s Exact L1 (Ileal) 12 (34.3) 69 (35.9) 1 L2 (Colonic) 8 (22.9) 41 (21.5) 0.825 L3 (Ileocolonic) 15 (42.9) 78 (40.6) 0.853 L4 (Isolated upper tract disease) 1 (2.86) 1 (0.52) 0.285 Behaviour Fisher’s Exact B1 (non-stricturing, non-penetrating) 10 (28.6) 70 (36.4) 0.444 B2 (stricturing) 11 (31.4) 53 (27.6) 0.684 B3 (penetrating) 2 (5.71) 38 (19.8) 0.052 Perianal Disease Modifier 11 (31.4) 65 (33.9) 0.847 Fisher’s Exact UC 8 (17.0) 36 (15.7) Fisher’s Exact E1 (ulcerative proctitis) 1 (12.5) 1 (2.78) 0.334 E2 (Left-sided colitis) 1 (12.5) 9 (25.0) 0.659 E3 (Extensive colitis) 6 (75.0) 26 (72.2) 1 Extra-intestinal manifestations 12 (27.9) Skin 3 (6.98) 27 (11.8) 0.437 Joint 6 (14.0) 38 (16.7) 0.823 Eye 4 (9.30) 10 (4.38) 0.249 PSC 0 1 (0.44) 1 Concurrent immunomodulatortherapy (azathioprine/methotrexate) 4 (6.98) 39 (17.1) 0.258 Fisher’s Exact Concurrent corticosteroid use 3 (6.98) 11 (3.95) 0.473 Fisher’s Exact Duration on adalimumab prior to switch (months) 89.5 ± 206.0 64.5 ± 40.3 0.719 Mann-Whitney U Test Pre-switch CRP (mg/L) 2.21 ± 1.99 6.46 ± 22.0 0.359 Paired t-test Pre-switch FCP (mcg/g) 215.6 ± 279.7 203.8 ± 413.6 0.972 Paired t-test UC – ulcerative colitis.PSC – primary sclerosing cholangitis.CRP – c-reactive protein.FCP – fecal calprotectin.Both biosimilar and originator cohorts display similar baseline patient demographics and pre-switch disease activity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, 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

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Publié2024
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