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Enregistrement W1783645229 · doi:10.5114/aoms.2010.13901

Original research A meta-analysis on the efficacy and tolerability of natalizumab in relapsing multiple sclerosis

2010· article· en· W1783645229 sur OpenAlexaff
Shekoufeh Nikfar, Roja Rahimi, Ali Rezaie, Mohammad Abdollahı

Notice bibliographique

RevueArchives of Medical Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesIran National Science FoundationNational Science Foundation
Mots-clésMedicineNatalizumabTolerabilityMultiple sclerosisMeta-analysisInternal medicineOncologyImmunologyAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Natalizumab is a new humanized monoclonal antibody used in multiple sclerosis (MS). The aim of this meta-analysis was to evaluate the efficacy and tolerability of this drug in relapsing MS. PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched for studies that investigated the efficacy and/or tolerability of natalizumab in MS. Data were collected from 1966 to 2008 (up to October). MATERIAL AND METHODS: THE SEARCH TERMS WERE: "multiple sclerosis" or "MS" and "natalizumab". "Mean change in Expanded Disability Status Scale (EDSS)", "number of patients with at least one relapse", and "number of patients with at least one new gadolinium (Gd)-enhancing lesion" were the key outcomes of interest for assessment of efficacy. "Any adverse events", "serious adverse events", "death", and "withdrawal because of adverse events" were the key outcomes for tolerability. Among existing trials, four randomized placebo controlled clinical trials met our criteria and were included. RESULTS: Pooled relative risk for at least one relapse in four trials including all doses was 0.7, with a non-significant RR (95% CI: 0.42-1.17, p = 0. 17). Summary RR for at least one relapse in two trials in which doses of 3 mg/kg or 6 mg/kg or 300 mg every 4 weeks were administered gave a value of 0.5 asa significant RR (95% CI: 0.42-0.61, p < 0.0001). The summary RR for at least one new Gd-enhancing lesion was 0.22, a non-significant RR (95% CI: 0.05-1.01, p = 0.051). Three deaths were reported in the natalizumab group. Comparing adverse events between natalizumab and placebo yielded a non-significant RR of 0.99 (95% CI: 0.96-1.01, p = 0.34) for any adverse events (n = 3), and a significant RR of 0.39 (95% CI: 0.29-0.52, p < 0.0001) for serious adverse events (n = 2). The summary RR for withdrawal due to adverse events by natalizumab vs. placebo therapy between two trials was 1.43, a non-significant RR (95% CI: 0.68-3.02, p = 0.35). CONCLUSIONS: It seems that using 3 or 6 mg/kg every 4 weeks is the best method of administration of natalizumab for preventing relapse and occurrence of new Gd-enhancing lesions. The current data on the efficacy and safety of natalizumab are insufficient to reach a convincing conclusion and thus further clinical trials are still needed.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,070
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,272
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,164 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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