Teriflunomide: a novel oral treatment for relapsing multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Multiple sclerosis is a disabling chronic inflammatory disease of the CNS. New emerging oral treatments can offer efficacy with higher levels of therapeutic adherence. Teriflunomide is one such oral agent that has recently been approved for the treatment of relapsing multiple sclerosis (RMS). AREAS COVERED: The aim of this review is to describe the pharmacological profile of teriflunomide and review the vast clinical development program that paved the way for its approval, with emphasis on its safety and tolerability. EXPERT OPINION: Teriflunomide is a safe new oral medication for treating RMS. It is effective at reducing relapses, MRI activity and slowing disability progression. It is well tolerated, with mild and transitory side effects. Although teriflunomide is given a pregnancy category 'X' by the FDA and an effective contraception is needed, to date, there has been no evidence of teratogenicity in humans and a rapid washout procedure can lead to a virtually complete elimination. Its effectiveness appeared to be at least comparable to that of high-dose IFN-β-1a, and although direct comparisons with other orals are still lacking, its tolerability and encouraging safety data suggest that teriflunomide could be considered an ideal first-line medication for RMS.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».