Predictive Model for Outcomes in Inflammatory Bowel Disease Patients Receiving Maintenance Infliximab Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background No models predict future outcomes in inflammatory bowel disease (IBD) patients receiving maintenance infliximab therapy. We created a predictive model for unfavorable outcomes. Methods Adult patients with IBD receiving maintenance infliximab therapy at 2 centers with matched serum infliximab concentrations and blinded histologic scores (Robarts Histopathologic Index [RHI]) were included. The primary endpoint was an unfavorable outcome of active objective inflammation or need for IBD-related surgery or hospitalization at 6–18 months follow-up. Internal variables were identified using univariable analyses, modeling used multivariable analysis, and performance was assessed (area under receiver-operating curve [AUC]) and externally validated. Results In 81 patients, 40.7% developed unfavorable outcomes at follow-up. Infliximab concentration <9.3 µg/mL (odds ratio [OR] 5.3, P = .001) and RHI > 12 (OR 3.4, P = .03) were the only factors associated with developing the primary unfavorable outcome. A prediction score assigning 1 point to each variable had good discrimination and performed similarly on internal (AUC 0.71) and external (AUC 0.73) cohorts. The risk of primary unfavorable outcomes in internal and external cohorts, respectively, was 23% and 15% for a score of 0, 46% and 50% for a score of 1, and 100% and 75% for a score of 2. Infliximab concentration alone performed similar to the 2-predictor model in internal (AUC 0.65, P = .5 vs. 2-predictor model) and external (AUC 0.70, P = .9, vs. 2-predictor model) cohorts. Conclusions Using unbiased variable selection, a 2-predictor model using infliximab concentrations and histology identified IBD patients on maintenance infliximab therapy at high risk of future unfavorable outcomes. For practical applicability, infliximab concentrations alone performed similarly well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».