Assessment: The use of natalizumab (Tysabri) for the treatment of multiple sclerosis (an evidence-based review)
Notice bibliographique
Résumé
The clinical and radiologic impact of natalizumab (Tysabri) as therapy for multiple sclerosis (MS) is assessed. On the basis of Class I evidence, natalizumab has been demonstrated to reduce measures of disease activity and to improve measures of disease severity in patients with relapsing-remitting (RR) MS (Level A). The relative efficacy of natalizumab compared to current disease-modifying therapies cannot be defined accurately (Level U). Similarly, the value of natalizumab in the treatment of secondary progressive (SP) MS is unknown (Level U). The value of combination therapy using natalizumab and interferon in the treatment of RRMS is also unknown (Level U). There is an increased risk of developing progressive multifocal leukoencephalopathy (PML) in natalizumab-treated patients (Level A for combination therapy, Level C for monotherapy) and possibly an increased risk of other opportunistic infections (Level C). The PML risk in a pooled clinical trial cohort has been estimated to be 1 person for every 1,000 patients treated for an average of 17.9 months, although this figure could change in either direction with more experience with the drug.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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.
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 ».