Sub-analysis of geographical variations in the 2-year observational COPTIMIZE trial of patients with relapsing–remitting multiple sclerosis converting to glatiramer acetate
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies suggest that patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) who fail to benefit from a disease-modifying treatment (DMT) may benefit from converting to another DMT class. COPTIMIZE was a 24-month observational study designed to assess the disease course of patients converting to glatiramer acetate (GA) 20 mg daily from another DMT and the association of disease characteristics and reasons for converting. This sub-analysis was to determine if any findings varied by three geographic locations: Latin America (LA), Canada and Western Europe (CWE), and Eastern Europe (EE). METHODS: A total of 668 patients were included (263 LA, 248 CWE, 157 EE) in an analysis of annualized relapse rate (ARR) and annualized rate of deterioration (ARD), as well as secondary endpoints including reason for DMT switch and changes in disability and fatigue scores. Repeated-measures analysis of variance and log transformation were used to analyze ARR and ARD, whereas the Wilcoxon signed rank test was used for secondary endpoints. RESULTS: The sub-analysis of treatment outcomes stratified by region showed that Latin American patients had higher ARR before conversion to GA compared with patients from the other two areas and subsequently experienced the largest reduction in ARR. Latin American patients also had higher baseline rates of comorbidities and relapses with incomplete remissions and improved more than those in the other two regions based on measures of fatigue, quality of life, depression, and cognition scores. Latin American patients also generally had a better perception of the benefits associated with their conversion to GA in terms of efficacy and adverse events. CONCLUSIONS: These findings indicate that, in RRMS patients, converting to GA is associated with positive treatment outcomes regardless of geographic location. However, the reasons for converting and the type and degree of any associated benefits appear to vary depending on various factors, including patients' geographical location.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».