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Enregistrement W1541168928 · doi:10.1212/wnl.84.14_supplement.p7.212

Teriflunomide Shows Consistent Clinical Efficacy on Severe Relapses across Two Phase 3 Trials in Patients with Relapsing forms of Multiple Sclerosis, TEMSO and TOWER (P7.212)

2015· article· en· W1541168928 sur OpenAlexaff
Richard Macdonell, Martin Stangel, Matthias Mäurer, Deborah Dukovic, Philippe Truffinet, Sylvie Bozzi, Catherine Dive‐Pouletty, Mark Freedman

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeriflunomideMultiple sclerosisClinical trialMedicineTowerClinical neurologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyInternal medicinePsychologyImmunologyFingolimodNeuroscienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To report key efficacy, safety, and additional clinically relevant analyses from the TEMSO (NCT00134563) and TOWER (NCT00751881) studies. BACKGROUND: Teriflunomide is a once-daily oral immunomodulator approved for relapsing-remitting MS. DESIGN/METHODS: In TEMSO/TOWER, 1088/1169 patients with relapsing forms of MS were randomized (1:1:1) to oral once-daily teriflunomide 14 mg or 7 mg, or placebo. Treatment duration was 108 weeks (TEMSO) or variable (TOWER; 48-152 weeks, ending 48 weeks after last patient randomized). Primary and key secondary endpoints were annualized relapse rate (ARR) and disability progression confirmed for 12 weeks. Additional endpoints included magnetic resonance imaging measures (TEMSO), safety, and tolerability. Post hoc analyses examined the effect of teriflunomide on 5 severe relapse outcomes: (A) relapses with sequelae defined by increase in Expanded Disability Status Scale score/Functional Score 30 days post relapse; (B) relapses with investigator-defined sequelae; (C) severe relapses by Panitch definition; (D) relapses leading to hospitalization; and (E) relapses requiring intravenous corticosteroid treatment. RESULTS: In TEMSO/TOWER, teriflunomide 14 mg significantly reduced both ARR and disability progression vs placebo; teriflunomide 7 mg significantly reduced ARR. Teriflunomide 14 mg significantly reduced annualized rates of severe relapse outcomes compared with placebo in TEMSO/TOWER by: (A) 36.2[percnt] (P=0.0011)/36.6[percnt] (P=0.0021); (B) 52.6[percnt] (P<0.0001)/53.5[percnt] (P=0.0004); (C) 38.5[percnt] (P=0.0286)/52.5[percnt] (P=0.0015); (D) 59.3[percnt] (P<0.0001)/33.6[percnt] (P=0.0155); and (E) 33.7[percnt] (P=0.0003)/35.7[percnt] (P=0.0002). Teriflunomide 7 mg also reduced annualized rates of severe relapses, although not significantly, in all definitions. Both teriflunomide doses showed similar and manageable safety profiles across the 2 studies. CONCLUSIONS: Teriflunomide has shown consistent and significant efficacy on ARR and disability progression (14 mg) in 2 phase 3 studies. Teriflunomide also reduces severe relapses as measured by several relapse outcome parameters. This may reduce relapse-related healthcare costs and increase patients’ quality of life. Study Supported by: Genzyme, a Sanofi company.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2015
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