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Enregistrement W1788885219 · doi:10.1111/j.1749-6632.2012.06767.x

IVIG and PLEX in the treatment of myasthenia gravis

2012· article· en· W1788885219 sur OpenAlexaff
Vera Bril, Carolina Barnett, David Barth, Hans Katzberg

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyasthenia gravisMedicineTolerabilityInternal medicineDiseaseRandomized controlled trialRituximabSeverity of illnessAntibodyGastroenterologyImmunologyAdverse effect

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intravenous immunoglobulin (IVIG) and plasma exchange (PLEX) are used to treat myasthenia gravis (MG) but with little trial evidence. While a class I study provided evidence for the efficacy of IVIG treatment, the empirical support for PLEX has been less convincing until recently. In a randomized controlled single-masked study of 84 MG patients with moderate to severe disease, IVIG and PLEX had comparable efficacy as demonstrated by reduction in the Quantitative Myasthenia Gravis Score (QMGS) for disease severity, percentage of responders, persistence of treatment effect, and tolerability, which were similar in both treatment arms. The change in QMGS was accompanied by improved disease-specific quality of life. The only factor predicting response to treatment was baseline severity. FcR polymorphisms did not predict response to IVIG therapy, but an inhibitory polymorphism was associated with baseline disease severity. These studies support the choice of either IVIG or PLEX as comparable treatments in adult patients with moderate to severe MG.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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