Predictors of disease activity in 857 patients with MS treated with interferon beta-1b
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic demyelinating neurodegenerative disease of the CNS that requires long-term treatment. The identification of patient characteristics that can help predict disease outcomes could improve care for patients with MS. The objective of this study is to identify predictors of disease activity in patients from the BEYOND trial. This regression analysis of patients with relapsing-remitting MS from BEYOND examined the predictive value of patient characteristics at baseline and after 1 year of treatment with interferon beta-1b 250 μg every other day for clinical and MRI outcomes after year 1 of the study. 857 and 765 patients were included in the analyses of clinical and MRI outcomes, respectively. In multivariate analyses of age, a higher number of relapses in the past 2 years, ≥3 new MRI lesions in the first year, and, especially, a higher number of relapses in year 1 predicted the future occurrence of relapses. By contrast, age, MRI activity, and the presence of neutralizing antibodies in the first year were principally predictive of future MRI activity. In patients with continued clinical disease activity or substantial MRI activity on therapy, an alternative therapeutic approach should be strongly considered.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».