Fatigue and Cognition in Patients with Relapsing Multiple Sclerosis Treated with Interferon Beta
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fatigue and cognitive deficits are common symptoms affecting patients with multiple sclerosis. METHODS: The effects of interferon beta on fatigue and cognitive deficits were assessed in 50 patients with relapsing multiple sclerosis (recruited at a single center). The pre-treatment assessments were performed on visits 1 and 2 (Months 0 and 3). Patients started treatment with subcutaneous interferon beta-1a or beta-1b, or intramuscular interferon beta-1a at Month 3, with reassessment at visits 3 and 4 (6 and 12 months, respectively). Co-primary endpoints were change in fatigue (Modified Fatigue Impact Scale) and change in cognition (Brief Repeatable Battery of Neuropsychological Tests) from pre-treatment to visits 3 and 4. Follow-up data were obtained for 40 patients. RESULTS: The pre-treatment demographic and disease characteristics did not differ between groups. Improvements in fatigue levels were reported for patients receiving subcutaneous interferon beta-1a versus patients in the intramuscular interferon beta-1a group (p = .04) and in the interferon beta-1b group (p = .09). Improvements were also reported in five out of 17 cognitive indices for all the treatment groups. CONCLUSION: The data suggest that interferon beta may reduce fatigue and cognitive deficits in patients with relapsing multiple sclerosis. Larger, randomized, and controlled studies are required to confirm our findings.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».