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Enregistrement W4406697860 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjae190.1326

P1152 Single center study of using clinical decision support tool to predict outcomes of vedolizumab therapy in Crohn’s disease patients

2025· article· en· W4406697860 sur OpenAlexaboutno aff
Štefan Konečný, Filip Tichánek, Lucie Prokopová, Pavla Kavrikova, Veronika Zvárová, Karolína Poredská, V Zboril

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMedical Coding and Health Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVedolizumabMedicineCrohn's diseaseDiseaseInflammatory bowel diseaseInternal medicineSingle CenterCenter (category theory)Intensive care medicinePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There is a need to identify Crohn’s Disease (CD) patients who will be most suitable and obtain most clinical benefit from treatment with vedolizumab (VDZ), an anti-α4β7 integrin inhibitor for the treatment of ulcerative colitis and Crohn’s Disease (CD). Previously, a clinical decision support tool (CDST) has been developed and validated to guide treatment decisions in CD patients treated with VDZ.1 In this study, we analyzed the ability of the CDST to predict clinical outcomes in CD patients. Methods Patients with moderate to severe CD receiving maintenance treatment with VDZ in single center were retrospectively analyzed using the CDST. We divided patient by CDST into low (≤13 points), intermediate (>13 and ≤19 points) and high response probability groups (>19 points) based on the previously developed scoring system. Clinical outcomes assessed included persistence on therapy and CD-related hospitalizations and surgery rates. Results We included 174 patients who were treated with VDZ for at least 6 months in our center. Using the CDST, at baseline, 23 patients (13%) had a low, 81 (47%) had an intermediate, and 70 (40%) had a high probability of treatment response with VDZ. Patients with low probability showed a trend toward reduced persistence on therapy, though this difference did not reach statistical significance (p=0.13). However, when patients were analyzed according to disease location by Montreal classification, a clearer pattern emerged in those with isolated ileal (L1) or colonic (L2) CD. In this subgroup, patients with high probability of treatment response to VDZ demonstrated significantly longer treatment persistence (p=0.038); 91% of these patients remained on therapy after two years compared to 55% in the intermediate group. This trend was not observed in ileocolonic (L3) CD, where persistence rates were similar across groups (83% in high and intermediate groups and 75% in the low probability group; p=0.23). We tried to assess the ability of CDST in prediction of complications of CD and we observed that number of hospitalization days was significantly lower in the high probability group (median: 0; third quartile: 4 days) compared to the intermediate group (median: 17; third quartiles: 9 and 21 days; p<0.001), while surgery rates showed no significant differences across groups (p=0.5). Conclusion The CDST partially identifies CD patients likely to benefit from VDZ. Patients with low CDST scores demonstrate poorer persistence, particularly in the subgroup with L1/L2 localization, and a higher risk of hospitalization, while those with high CDST scores exhibit better treatment persistence. These findings further validate the CDST as a valuable tool for guiding treatment decisions in CD. References 1.Dulai PS, Boland BS, Singh S, et al. Development and Validation of a Scoring System to Predict Outcomes of Vedolizumab Treatment in Patients With Crohn's Disease. Gastroenterology. 2018;155(3):687-695.e10.

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)0,001
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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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