Lumacaftor–Ivacaftor in Patients with Cystic Fibrosis Homozygous for Phe508del<i>CFTR</i>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Combination treatment with the cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) modulators tezacaftor (VX-661) and ivacaftor (VX-770) was designed to target the underlying cause of disease in patients with cystic fibrosis. METHODS: through week 24 (calculated as a percentage) was a key secondary end point. RESULTS: in favor of tezacaftor-ivacaftor over placebo were 4.0 percentage points and 6.8%, respectively (P<0.001 for both comparisons). The rate of pulmonary exacerbation was 35% lower in the tezacaftor-ivacaftor group than in the placebo group (P=0.005). The incidence of adverse events was similar in the two groups. Most adverse events were of mild severity (in 41.8% of patients overall) or moderate severity (in 40.9% overall), and serious adverse events were less frequent with tezacaftor-ivacaftor (12.4%) than with placebo (18.2%). A total of 2.9% of patients discontinued the assigned regimen owing to adverse events. Fewer patients in the tezacaftor-ivacaftor group than in the placebo group had respiratory adverse events, none of which led to discontinuation. CONCLUSIONS: The combination of tezacaftor and ivacaftor was efficacious and safe in patients 12 years of age or older who had cystic fibrosis and were homozygous for the CFTR Phe508del mutation. (Funded by Vertex Pharmaceuticals; EVOLVE ClinicalTrials.gov number, NCT02347657 .).
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».