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Enregistrement W4406697726 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjae190.1357

P1183 Multivariable analysis of baseline variables associated with efficacy outcomes in the ELEVATE UC clinical programme

2025· article· en· W4406697726 sur OpenAlexaff
B G Feagan, Maia Kayal, Stefan Schreiber, María T. Abreu, Rupa Banerjee, Marc Fellmann, Arcangelo M. Abbatemarco, John Woolcott, Joseph Wu, Martina Goetsch, Michael J. Keating, David T. Rubin

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBaseline (sea)Multivariable calculusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Baseline (BL) variables that accurately predict responses to advanced therapies have potential to improve ulcerative colitis (UC) management. Etrasimod is an oral, once-daily, selective sphingosine 1-phosphate (S1P)1,4,5 receptor modulator for the treatment of moderately to severely active UC. BL data from patients in the ELEVATE UC clinical programme were used to identify variables associated with etrasimod response. Methods In this post hoc analysis of ELEVATE UC 52 (NCT03945188) and ELEVATE UC 12 (NCT03996369),1 efficacy endpoints of clinical remission and endoscopic improvement, and change from BL in modified Mayo score (MMS) and endoscopic subscore (ES), were analysed using logistic or linear regression models, respectively, at Weeks 12 (pooled data) and 52 (ELEVATE UC 52 only). BL variables pre-selected by univariate regression analyses (≥1 comparison p<0.1) associated with efficacy outcomes were further assessed using multivariable logistic/linear regression using backward selection (stay criterion p<0.05). Results At Week 12, BL corticosteroid use (no vs yes, odds ratio; 95% confidence interval: 0.61; 0.41, 0.90), a BL ES of 3 vs 2 (0.44; 0.30, 0.64) and higher high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) (≥0.5 to <3 vs <0.5 mg/L: 0.43; 0.24, 0.77) were independently associated with lower odds of achieving clinical remission. Biologic/Janus kinase inhibitor (bio/JAKi) naïve vs experienced was associated with higher odds of achieving clinical remission at Week 52 (2.02: 1.13, 3.61). Similar variables were associated with endoscopic improvement at Week 12. At Week 52, a BL MMS 4–6 vs 7–9 (2.23; 1.38, 3.60) was linked with increased odds of achieving endoscopic improvement (Figure). At Week 12, higher hsCRP (≥0.5 to <3 vs 0.5 mg/L, least squares mean difference: 0.62), a BL ES of 3 vs 2 (0.48) and bio/JAKi exposure (naïve vs experienced: -0.42) were associated with change from BL in MMS, and higher disease activity (hsCRP ≥0.5 to <3 vs <0.5 mg/L: 0.27; ES 3 vs 2: -0.43) with change from BL in ES; most associations were not observed at Week 52 (Table). Conclusion In this analysis, BL variables related to higher disease activity were associated with lower odds of achieving efficacy endpoints at Week 12. These were not associated with all efficacy endpoints at Week 52, suggesting some patients may require more time to achieve clinical outcomes. References 1.Sandborn WJ et al. Lancet 2023; 401: 1159–1171. Pfizer’s generative artificial intelligence tool MAIA was used to assist production of the abstract first draft. Authors reviewed/edited and take responsibility for the content.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,332 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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