B-Lymphocyte Depletion With Rituximab and β-Cell Function: Two-Year Results
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We previously reported that selective depletion of B-lymphocytes with rituximab, an anti-CD20 monoclonal antibody, slowed decline of β-cell function in recent-onset type 1 diabetes mellitus (T1DM) at 1 year. Subjects were followed further to determine whether there was persistence of effect. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Eighty-seven subjects (aged 8-40 years) were randomly assigned to, and 81 received, infusions of rituximab or placebo on days 1, 8, 15, and 22. The primary outcome-baseline-adjusted mean 2-h area under the curve (AUC) serum C-peptide during a mixed-meal tolerance test (MMTT) at 1 year-showed higher C-peptide AUC with rituximab versus placebo. Subjects were further followed with additional MMTTs every 6 months. RESULTS: The rate of decline of C-peptide was parallel between groups but shifted by 8.2 months in rituximab-treated subjects. Over 30 months, AUC, insulin dose, and HbA1c were similar for rituximab and placebo. However, in evaluating change in C-peptide over the entire follow-up period, the rituximab group means were significantly larger as compared within assessment times with the placebo group means using a global test (P = 0.03). Odds ratio for loss of C-peptide to <0.2 nmol/L following rituximab was 0.565 (P = 0.064). B-lymphocytes recovered to baseline values by 18 months. Serum IgG levels were maintained in the normal range but IgM levels were depressed. CONCLUSIONS: Like several other immunotherapeutic approaches tested, in recent-onset T1DM, rituximab delays the fall in C-peptide but does not appear to fundamentally alter the underlying pathophysiology of the disease.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».