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Enregistrement W4413910371 · doi:10.1093/ecco-jcc/jjaf159

Fecal loss of vedolizumab is associated with ulcerative colitis severity, lower serum vedolizumab levels, and rates of clinical response: results from the FAVOUR study

2025· article· en· W4413910371 sur OpenAlexaff
Mark Samaan, Georgina Cunningham, Samuel Lim, Patrick Dawson, Sherine Hermangild Kottoor, Zareen Bheekhun, Emma Lee, Simon H. Anderson, Joel Mawdsley, Shuvra Ray, Nick Powell, Krystal Rawstron, Robin Dart, Peter M. Irving

Notice bibliographique

RevueJournal of Crohn s and Colitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammatory Bowel Disease
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVedolizumabMedicineInternal medicineGastroenterologyArea under the curveUlcerative colitisDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: We conducted a prospective study (FAVOUR) of patients with ulcerative colitis (UC) commencing vedolizumab to investigate fecal vedolizumab loss and its impact on serum levels and treatment outcomes. METHODS: FAVOUR recruited patients with moderate-to-severe UC commencing vedolizumab. Fecal vedolizumab levels (FVL) were measured at days 1, 4, and 7 and at weeks 2, 6, and 14. Trough serum vedolizumab levels (SVL) were measured at weeks 2, 6, and 14. RESULTS: In total, 36 patients were recruited, of whom 33 completed induction therapy. Fecal vedolizumab was detectable in 80/203 (39%) samples. Statistically significant, positive correlations were observed between FVL and clinical, biochemical, baseline endoscopic, and histologic disease activity at day 1, 4, and 7 as well as weeks 2 and 6. Week 14 clinical non-responders had higher FVL than responders at that timepoint (median 1.0 vs 0.0 µg/g, P = .004) but not at other timepoints. Area-under-the-curve analysis of FVL was used to quantify cumulative vedolizumab stool loss. This demonstrated significant differences between week 14 clinical responders and non-responders (44 µg/g/day, 95% CI: 0-128 vs 233 µg/g/day, 95% CI 0-1139, P < .0001), as well as between endoscopic responders and non-responders (48 µg/g/day, 95% CI 0-142 vs 179 µg/g/day, 95% CI 0-142, P = .0017), with non-responders having a higher rate of cumulative loss. CONCLUSIONS: Active UC results in fecal loss of vedolizumab. This correlates with lower SVL and decreased response to treatment. Fecal loss of vedolizumab may be a marker of disease activity and/or result in lower rates of drug exposure at a tissue level, negatively impacting response.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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