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Enregistrement W4406700626 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjae190.0817

P0643 Development of a personalized infliximab dosing algorithm for Acute Severe Ulcerative Colitis: results of a multi-center pharmacometrics analysis

2025· article· en· W4406700626 sur OpenAlexaff
Esdras Belamo Niyigena, Yannick Hoffert, Laurent Peyrin‐Biroulet, Waqqas Afif, Xavier Roblin, Jurij Hanžel, K. Papamichael, Taku Kobayashi, Zhigang Wang, Bram Verstockt, Séverine Vermeire, Niels Vande Casteele, Robert Battat, Erwin Dreesen

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUlcerative colitisInfliximabDosingAlgorithmCenter (category theory)Internal medicineGastroenterologyTumor necrosis factor alpha

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Acute severe ulcerative colitis (ASUC) is a medical emergency with a potential need for emergency colectomy. Infliximab (IFX) is a safe and effective rescue therapy for patients with steroid-refractory ASUC. Despite being increasingly practiced, there is no evidence that intensified/accelerated IFX regimens are superior to standard induction dosing [1]. However, insight into the IFX pharmacokinetics (PK) and personalized dosing in ASUC are lacking. Methods We performed a multicenter, retrospective population PK (popPK) and exposure–response modeling study using pooled individual data from ASUC patients diagnosed via Truelove and Witts score. Data on IFX dosing, exposure, patient demographics, and treatment outcomes were collected. A popPK model was developed to predict the relationship between IFX dosing and exposure. Parametric time-to-event analysis was used to predict colectomy within 3 months, considering patient characteristics and PK projections. An algorithm for personalized, risk-stratified IFX rescue dosing was developed. Modeling and simulation tasks were performed in NONMEM. Results Eight medical centers contributed data from 74 patients with ASUC (18 female; median [interquartile range] age 33 [22–47] years; body weight 63 [56–75] kg), including 157 IFX concentrations (Table 1). Baseline C-reactive protein (CRP) and serum albumin were 30 [7–87] mg/L and 31 [27–38] g/L, respectively. Eleven patients (15%) underwent colectomy within 90 days after start of IFX therapy. The one-compartmental popPK model with typical IFX clearance (CL) 0.48 L/day (14% relative standard error) and volume of distribution (V) 12.9 L (21%) described the IFX concentration–time data well. IFX CL and V increased with higher body weight. CL increased with higher CRP. The ratio of the Bayesian forecasted (hence simulated) area under the IFX concentration–time curve between weeks 2 and 4 (AUCw2–w4) over the estimated CL (AUCw2–w4/CL), was the best predictor of colectomy (area under the receiver operating characteristic curve, 0.80 [95%CI 0.54–1.00]). The higher the Ln(AUCw2–w4/CL), which we defined as the colectomy index (C-index), the lower the hazard risk for colectomy. A C-index of 5.84 discriminated best between patients with and without colectomy (sensitivity 83%, specificity 84%) (Figure 1). The classification accuracy was 82% [95%CI 71%–91%]. Conclusion We performed the first model-based dose–exposure–response analysis of IFX in patients with ASUC. We developed the C-index as a predictor for colectomy, which combines AUCw2–w4 (modifiable risk factor) and IFX CL (unmodifiable risk factor). Personalized dosing for IFX rescue therapy using individuals’ AUCw2–w4 target is feasible using an early TDM sample and a precision dosing software tool. References [1] Choy et al. Lancet Gastroenterol Hepatol. 2024;9(11):981–996

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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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