Magnetic resonance imaging outcomes from a phase III trial of teriflunomide
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the effects of oral teriflunomide on multiple sclerosis (MS) pathology inferred by magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: Patients (n=1088) with relapsing MS were randomized to once-daily teriflunomide 7 mg or 14 mg, or placebo, for 108 weeks. MRI was recorded at baseline, 24, 48, 72 and 108 weeks. Annualized relapse rate and confirmed progression of disability (sustained ≥12 weeks) were the primary and key secondary outcomes. The principal MRI outcome was change in total lesion volume. RESULTS: After 108 weeks, increase in total lesion volume was 67.4% (p=0.0003) and 39.4% (p=0.0317) lower in the 14 and 7 mg dose groups versus placebo. Other measures favoring teriflunomide were accumulated enhanced lesions, combined unique activity, T2-hyperintense and T1-hypointense component lesion volumes, white matter volume, and a composite MRI score; all were significant for teriflunomide 14 mg and most significant for 7 mg versus placebo. CONCLUSIONS: Teriflunomide provided benefits on brain MRI activity across multiple measures, with a dose effect evident on several markers. These effects were also consistent across selected subgroups of the study population. These findings complement clinical data showing significant teriflunomide-related reductions in relapse rate and disease progression, and demonstrate containment of MRI-defined disease progression.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».