Body Mass Index Did Not Affect Efficacy and Safety of Etrasimod: A Post Hoc Analysis of the ELEVATE Ulcerative Colitis Clinical Program
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High body mass index (BMI) may reduce ulcerative colitis (UC) treatment efficacy. Etrasimod is an oral, once-daily (QD), selective sphingosine 1-phosphate 1,4,5 receptor modulator for the treatment of moderately to severely active UC. This post hoc analysis assessed treatment outcomes according to BMI in ELEVATE UC 52 and ELEVATE UC 12. METHODS: Patients receiving etrasimod 2 mg QD or placebo were stratified by BMI: <25, 25-30, and >30 kg/m 2 . Efficacy and safety were assessed at weeks 12 (pooled data) and 52 (ELEVATE UC 52 only) in addition to biomarkers assessments from week 0-12. RESULTS: For BMI <25 (N = 443) and 25-30 kg/m 2 (N = 217) subgroups, more patients receiving etrasimod vs placebo achieved clinical remission at weeks 12 (BMI <25 kg/m 2 : 27.9% vs 13.3%; 25-30 kg/m 2 : 28.5% vs 10.0%; all P < 0.001) and 52 (BMI <25 kg/m 2 : 30.8% vs 10.0%; 25-30 kg/m 2 : 33.3% vs 6.3%; all P < 0.0001), and also for all other efficacy end points ( P < 0.05). In the BMI >30 kg/m 2 subgroup (N = 127), more patients receiving etrasimod vs placebo achieved clinical remission at week 52 (36.5% vs 3.9%; P < 0.0001) and most other efficacy end points at weeks 12 and 52 (all P < 0.05). Overall, regardless of baseline BMI, numerically lower fecal calprotectin levels were observed with etrasimod vs placebo in treatment responders. The safety profile of etrasimod was consistent between BMI subgroups. DISCUSSION: A high BMI did not significantly affect efficacy and safety outcomes of etrasimod (NCT03945188; NCT03996369).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».