Disease progression among multiple sclerosis patients before and during a disease-modifying drug program: a longitudinal population-based evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Randomized controlled trials have demonstrated the efficacy of disease-modifying drugs (DMDs) in persons with relapsing-remitting multiple sclerosis (MS) and secondary progressive MS with superimposed relapses. However, these brief studies of selected patients have focused mainly on reducing attacks and must be complemented by evaluations in 'realworld' clinical settings to establish the effectiveness of DMD programs in slowing disease progression and to inform health policy and program decision-making. We assessed the effectiveness of DMDs as administered in a comprehensive publicly funded drug insurance program that provides DMDs to a geographically defined population of MS patients who meet specific eligibility criteria. Data from 1752 MS patients (10,312 assessments) seen between 1980 and 2004 at a regional MS Clinic serving the entire population of Nova Scotia, Canada were analysed. Using survival methods we observed a statistically significant reduction in disease progression to specific Expanded Disability Status Scale endpoints following the introduction of this program. Subgroup analyses of patients eligible for treatment using hierarchical linear regression methods also suggested that disease progression was slowed in patients treated with the first DMD prescribed. These findings provide evidence supporting DMD program effectiveness that can be used to inform the broader implementation of such programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».