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Enregistrement W2125879510 · doi:10.7326/0003-4819-146-2-200701160-00148

Agalsidase-Beta Therapy for Advanced Fabry Disease

2007· article· en· W2125879510 sur OpenAlexaff
Maryam Banikazemi, Jan Bultas, Stephen Waldek, William R. Wilcox, Chester B. Whitley, Richard S. Finkel, Seymour Packman, Daniel G. Bichet, David G. Warnock, Robert J. Desnick

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLysosomal Storage Disorders Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases
Mots-clésMedicineFabry diseasePlaceboHazard ratioClinical endpointInternal medicineClinical trialRandomizationEnzyme replacement therapyProteinuriaSurgeryDiseaseKidneyConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fabry disease (alpha-galactosidase A deficiency) is a rare, X-linked lysosomal storage disorder that can cause early death from renal, cardiac, and cerebrovascular involvement. OBJECTIVE: To see whether agalsidase beta delays the onset of a composite clinical outcome of renal, cardiovascular, and cerebrovascular events and death in patients with advanced Fabry disease. DESIGN: Randomized (2:1 treatment-to-placebo randomization), double-blind, placebo-controlled trial. SETTING: 41 referral centers in 9 countries. PATIENTS: 82 adults with mild to moderate kidney disease; 74 of whom were protocol-adherent. INTERVENTION: Intravenous infusion of agalsidase beta (1 mg per kg of body weight) or placebo every 2 weeks for up to 35 months (median, 18.5 months). MEASUREMENTS: The primary end point was the time to first clinical event (renal, cardiac, or cerebrovascular event or death). Six patients withdrew before reaching an end point: 3 to receive commercial therapy and 3 due to positive or inconclusive serum IgE or skin test results. Three patients assigned to agalsidase beta elected to transition to open-label treatment before reaching an end point. RESULTS: Thirteen (42%) of the 31 patients in the placebo group and 14 (27%) of the 51 patients in the agalsidase-beta group experienced clinical events. Primary intention-to-treat analysis that adjusted for an imbalance in baseline proteinuria showed that, compared with placebo, agalsidase beta delayed the time to first clinical event (hazard ratio, 0.47 [95% CI, 0.21 to 1.03]; P = 0.06). Secondary analyses of protocol-adherent patients showed similar results (hazard ratio, 0.39 [CI, 0.16 to 0.93]; P = 0.034). Ancillary subgroup analyses found larger treatment effects in patients with baseline estimated glomerular filtration rates greater than 55 mL/min per 1.73 m2 (hazard ratio, 0.19 [CI, 0.05 to 0.82]; P = 0.025) compared with 55 mL/min per 1.73 m2 or less (hazard ratio, 0.85 [CI, 0.32 to 2.3]; P = 0.75) (formal test for interaction, P = 0.09). Most treatment-related adverse events were mild or moderate infusion-associated reactions, reported by 55% of patients in the agalsidase-beta group and 23% of patients in the placebo group. LIMITATIONS: The study sample was small. Only one third of the patients experienced clinical events, and some patients withdrew before experiencing any event. CONCLUSIONS: Agalsidase-beta therapy slowed progression to the composite clinical outcome of renal, cardiac, and cerebrovascular complications and death compared with placebo in patients with advanced Fabry disease. Therapeutic intervention before irreversible organ damage may provide greater clinical benefit.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations566
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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