Changing EDSS Progression in Placebo Cohorts in Relapsing MS: A Systematic Review and Meta-Regression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent systematic reviews of randomised controlled trials (RCTs) in relapsing multiple sclerosis (RMS) revealed a decrease in placebo annualized relapse rates (ARR) over the past two decades. Furthermore, regression to the mean effects were observed in ARR and MRI lesion counts. It is unclear whether disease progression measured by the expanded disability status scale (EDSS) exhibits similar features. METHODS: A systematic review of RCTs in RMS was conducted extracting data on EDSS and baseline characteristics. The logarithmic odds of disease progression were modelled to investigate time trends. Random-effects models were used to account for between-study variability; all investigated models included trial duration as a predictor to correct for unequal study durations. Meta-regressions were conducted to assess the prognostic value of a number of study-level baseline variables. RESULTS: The systematic literature search identified 39 studies, including a total of 19,714 patients. The proportion of patients in placebo controls experiencing a disease progression decreased over the years (p<0.001). Meta-regression identified associated covariates including the size of the study and its duration that in part explained the time trend. Progression probabilities tended to be lower in the second year of a study compared to the first year with a reduction of 28% in progression odds from year 1 to year 2 (p = 0.017). CONCLUSION: EDSS disease progression exhibits similar behaviour over time as the ARR and point to changes in trial characteristics over the years. This needs to be considered in comparisons between historical and recent trials.
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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 | 0,030 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».