Comparative Safety of Advanced Therapies in Patients With Ulcerative Colitis: An Administrative Claims-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We conducted a retrospective cohort study comparing the safety of advanced therapies in patients with ulcerative colitis (UC). METHODS: Using an administrative claims database (OptumLabs Data Warehouse), we identified patients with UC who initiated treatment with tumor necrosis factor-α (TNF) antagonists, anti-integrin agents, anti-interleukin, Janus kinase inhibitors (JAK), or sphingosine-1 phosphate receptor modulators between 2016 and 2022 and had followed up for at least 1 year before and after treatment initiation. We compared the risk of serious infections, venous thromboembolism, and major adverse cardiovascular events through multinomial propensity score-based inverse probability weighting, with propensity scores estimated through generalized boosted models that accounted for disease characteristics, healthcare utilization, comorbidities, and previous and concomitant medications, and the competing risk of mortality. We calculated cause-specific hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals for multiple treatment comparisons. RESULTS: We included 9,430 patients with UC treated with TNF antagonists (n = 4,111), anti-integrins (n = 3,165), anti-ILs (n = 1,342), JAK inhibitors (n = 701), or sphingosine-1 phosphate receptor modulators (n = 111), followed over median 27 months. After adjusting for confounding variables, anti-ILs were associated with a lower risk of serious infections compared with TNF antagonists (HR, 0.66 [95% confidence interval, 0.51-0.87]) and anti-integrins (HR, 0.75 [0.57-0.98]). JAK inhibitors were associated with a lower risk of serious infections compared with TNF antagonists (HR, 0.66 [0.46-0.94]). The incidence of venous thromboembolism (incidence rate, 1.4-2.0 per 100 py) and major adverse cardiovascular event (0.5-1.0 per 100 py) was very low, without any significant differences across agents. DISCUSSION: In a real-world cohort of patients with UC, anti-ILs and JAK inhibitors were associated with a lower risk of serious infections and may offer net benefit, especially in patients with previous TNF antagonist exposure.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».