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Enregistrement W1543367397 · doi:10.1212/wnl.84.14_supplement.p7.256

In Relapsing Multiple Sclerosis, Peginterferon Beta-1a Reduces MRI Lesions Following Relapses (P7.256)

2015· article· en· W1543367397 sur OpenAlexaff
Bernd C. Kieseier, Douglas L. Arnold, Scott D. Newsome, Xiaojun You, Shifang Liu, Serena Hung, Bjoern Sperling

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityNeuroRx Research (Canada)Montreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiple sclerosisMedicineBETA (programming language)Interferon betaMagnetic resonance imagingInternal medicineRadiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
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