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Enregistrement W4414963735 · doi:10.1136/gutjnl-2025-basl.42

P26 Elafibranor improves fatigue versus placebo in patients with primary biliary cholangitis (PBC), with limited correlation with pruritus: analyses from the phase III ELATIVE trial

2025· article· en· W4414963735 sur OpenAlexaff
D. I. Jones, Marco Carbone, Andreas E. Kremer, Cynthia Levy, Marlyn J. Mayo, Jörn M. Schattenberg, Nuno Antunes, Darren L. Asquith, Hugo Gomes da Silva, Mickael Löthgren, Marwan Sleiman, Nathan Touati, Lesley Tranter, Mark G. Swain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Diseases and Immunity
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboClinical trialSeverity of illnessCorrelationRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fatigue and pruritus are common symptoms in PBC. In the phase III ELATIVE® trial (NCT04526665), elafibranor significantly improved biomarkers of cholestasis in PBC. Here, we report the impact of elafibranor vs placebo on fatigue, and the association between fatigue and pruritus. Patients with PBC were randomized 2:1 to elafibranor 80 mg (n=108) or placebo (n=53). Fatigue was assessed via the Patient-Reported Outcome Measurement Information System Fatigue Short Form 7a (PFSF 7a) and PBC-40 Fatigue domain. Data are reported for patients with moderate-to-severe fatigue at baseline (PFSF 7a score ≥60; PBC-40 Fatigue domain score ≥29). Changes to Week 52 were summarized as categorical changes, percentage changes, and minimal clinically important differences (MCIDs; PFSF 7a: ≥3; PBC-40 Fatigue domain: ≥5). Spearman’s correlation coefficients were calculated between fatigue (PFSF 7a and PBC-40 Fatigue domain) and pruritus (5-D Itch and PBC-40 Itch domain) patient-reported outcomes (PROs) for scores at baseline and change from baseline to Week 52. Patients with missing data at baseline and/or Week 52 were excluded. For PFSF 7a, 42/95 (44.2%) patients receiving elafibranor and 16/46 (34.8%) receiving placebo had moderate-to-severe fatigue at baseline. By Week 52, 18/42 (42.9%) patients receiving elafibranor vs 5/16 (31.3%) receiving placebo improved to mild/normal fatigue. Mean (95% CI) percentage change in PFSF 7a score was greater with elafibranor (−9.5% [−12.9%, −6.2%]) vs placebo (−4.2% [−9.6%, 1.2%]). Patients with an improvement ≥MCID at Week 52: elafibranor, n=28/42 (66.7%); placebo, n=5/16 (31.3%). For the PBC-40 Fatigue domain, 53/95 (55.8%) patients receiving elafibranor and 26/46 (56.5%) receiving placebo had moderate-to-severe fatigue at baseline. By Week 52, 12/53 (22.6%) patients receiving elafibranor vs 4/26 (15.4%) receiving placebo improved to mild/no fatigue. Mean (95% CI) percentage change in PBC-40 Fatigue domain score was greater with elafibranor (−9.8% [−15.4%, −4.1%]) vs placebo (−5.8% [−12.0%, 0.4%]). Patients with an improvement ≥MCID at Week 52: elafibranor, n=21/53 (39.6%); placebo, n=7/26 (26.9%). At baseline, fatigue and pruritus PRO scores had a weak correlation (r=0.25–0.35), suggesting pruritus was not a main driver of fatigue. Similarly, changes in fatigue and pruritus PROs from baseline to Week 52 did not demonstrate a strong correlation (r=0.26–0.33), and they could improve independently of one another. Elafibranor resulted in clinically meaningful improvements in fatigue, with greater improvements vs placebo. A weak correlation between fatigue and pruritus PROs at baseline, and in improvements over time, suggests that elafibranor can improve these debilitating PBC symptoms independently of each other.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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