Efficacy and Safety of Tofacitinib for Acute Severe Ulcerative Colitis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Acute severe ulcerative colitis (ASUC) is associated with a high risk of colectomy. About 30% of patients do not respond to steroids, requiring rescue therapy. This study aims to evaluate the efficacy and safety of tofacitinib in ASUC. Methods: MEDLINE, Embase, and Cochrane Library were systematically searched. We used random-effects model to calculate pooled proportions with 95% confidence intervals (CIs). For outcomes with ≥ 2 comparative studies, we conducted pairwise meta-analyses and calculated pooled odds ratios (ORs) with 95% CIs. Results: We included six studies. Tofacitinib had a 90-day colectomy rate of 15.1% (95% CI: 8.5-25.3%). The clinical response rate at weeks 12 - 14 was 45.4% (95% CI: 32.6-58.9%), and at week 52 was 30.0% (95% CI: 17.4-46.5%). The clinical remission rate at weeks 12 - 14 was 38.1% (95% CI: 28.7-48.5%), and at week 52 was 27.1% (95% CI: 15.2-43.5%). Steroid-free clinical remission rate was 28.6% (95% CI: 22.2-36.1%) at weeks 12 - 14 and 33.1% (95% CI: 25.6-41.6%) at week 52. The most common adverse events were Clostridioides difficile infection, nausea, cardiovascular events, arthralgia or myalgia, herpes zoster infection, venous thromboembolism, and pneumonia. There was no significant difference in 90-day colectomy rate between tofacitinib and control (OR: 0.52; 95% CI: 0.25 - 1.08; P = 0.08). Conclusion: Tofacitinib demonstrated high clinical response and remission rates, and low adverse events rate. Additionally, there was a trend toward a lower 90-day colectomy rate compared to controls.
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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 | 0,010 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».