In Relapsing Multiple Sclerosis, Peginterferon Beta-1a Reduces MRI Lesions Following Relapses (P7.256)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate correlations between clinical relapse and MRI lesions in patients receiving subcutaneous peginterferon beta-1a (PEG-IFN) or placebo for relapsing remitting multiple sclerosis (RRMS). BACKGROUND: Patients with RRMS receiving subcutaneous PEG-IFN have demonstrated an improved ability to recover clinically from relapses beyond reduction in relapse risk versus placebo. This Phase 3, post-hoc analysis of the ADVANCE study evaluated the correlation between relapses and MRI lesions. DESIGN/METHODS: The ADVANCE 2-year, double-blind study included patients aged 18-65 years with RRMS. This analysis examines correlations between experiencing relapse and the number of MRI lesions by week 48 (new T1-hypointense or new/enlarging T2, compared with baseline). RESULTS: These data include 1012 patients, 512 receiving PEG-IFN dosed every two weeks, and 500 patients receiving placebo. Across the groups, there was a significant correlation between experiencing a relapse prior to, or on week 48 and developing MRI lesions. Particularly in the placebo group, where 87.5[percnt] of patients who experienced a relapse prior to, or on week 48, developed new/enlarging T2 lesions and 73.5[percnt] of patients developed new T1-hypointense lesions. Of those relapsing patients receiving PEG-IFN every two weeks, 69.5[percnt] developed new/enlarging T2 lesions (a 20.6[percnt] [p=0.001] reduction versus placebo) and 56.1[percnt] had developed new T1-hypointense lesions (a 23.7[percnt] [p=0.008] reduction versus placebo). CONCLUSIONS: PEG-IFN provides additional benefits in the ability of patients to recover from relapses, not only clinically, but also radiologically, by resulting in fewer lesions on follow-up MRI in patients experiencing relapses. Whether this represents a true neuroprotective effect at the onset of relapse, or recovery from damage, remains to be explored. These additional findings provide further evidence supporting the concept that PEG-IFN improves recovery from relapses, therefore reducing the risk of further disability progression. Study Sponsored by: Biogen Idec Inc. (Cambridge, MA, USA).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».