MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2113754168 · doi:10.1001/archneurol.2009.50

Effect of Anti-CD25 Antibody Daclizumab in the Inhibition of Inflammation and Stabilization of Disease Progression in Multiple Sclerosis

2009· article· en· W2113754168 sur OpenAlexafffund
Bibiana Bielekova, Nancy Richert, Gregg Blevins, Joan Ohayon, Thomas A. Waldmann, Henry F. McFarland, Roland Martinꝉ

Notice bibliographique

RevueArchives of Neurology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthUniversity of Alberta
Mots-clésDaclizumabMedicineMultiple sclerosisInternal medicineInterferon beta-1aGastroenterologyOncologyImmunologyInterferon betaMonoclonal antibodyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several questions arise concerning the use of the anti-CD25 antibody daclizumab to treat multiple sclerosis (MS). OBJECTIVES: To answer the following 3 questions related to the efficacy of daclizumab therapy in patients with MS: Is the therapeutic effect of daclizumab dependent on combination with interferon beta? Is a higher dosage of daclizumab more efficacious in patients with persistent disease activity? Can biomarkers predict full vs partial therapeutic response to daclizumab? DESIGN: An open-label baseline vs treatment phase II clinical trial of daclizumab in patients having MS with inadequate response to interferon beta. Three months of interferon beta treatment at baseline were followed by 5.5 months of interferon beta-daclizumab combination therapy. If patients experienced more than 75% reduction of contrast-enhancing lesions (CELs) on brain magnetic resonance imaging at month 5.5 compared with baseline, daclizumab was continued as monotherapy for 10 months. Otherwise, the dosage of daclizumab was doubled. SETTING: Neuroimmunology Branch, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, Bethesda, Maryland. PATIENTS: Fifteen patients with MS receiving standard preparations of interferon beta who experienced more than 1 MS exacerbation or whose clinical disability increased in the preceding 12 months and who had at least 2 CELs on baseline brain magnetic resonance images. INTERVENTION: Daclizumab (1 mg/kg) as an intravenous infusion every 4 weeks in combination with interferon beta (months 0-5.5) and as monotherapy (months 6.5-15.5). MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome was the reduction of CELs among interferon beta monotherapy, interferon beta-daclizumab combination therapy, and daclizumab monotherapy. The secondary outcomes included immunologic biomarkers and changes in clinical disability. RESULTS: Overall, 5 of 15 patients (33%) experienced adverse effects of therapy. Two patients developed systemic adverse effects, and daclizumab therapy was discontinued. Although daclizumab monotherapy was efficacious in 9 of 13 patients with MS, interferon beta-daclizumab combination therapy was necessary to stabilize disease activity in the other 4 patients. Daclizumab therapy led to 72% inhibition of new CELs and significant improvement in clinical disability. Pilot biomarkers (increase in CD56bright natural killer cells and decrease in CD8+ T cells) were identified that can differentiate between full and partial daclizumab responders. CONCLUSIONS: Daclizumab monotherapy is effective in most patients who experienced persistent MS disease activity with interferon beta therapy. Interferon beta-daclizumab combination therapy or higher dosages of daclizumab may be necessary to achieve optimal therapeutic response in all patients. Biomarkers may identify patients with suboptimal response to daclizumab monotherapy. Administration among a large patient sample during a longer period is needed to fully define the safety and long-term efficacy of daclizumab as treatment for high-inflammatory MS. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00001934.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations171
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of NeurologyMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207