Minimal clinically important difference in myasthenia gravis: Outcomes from a randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The minimal clinically important difference (MCID) is the smallest outcome change that has clinical significance. Its use has not been established in the study of myasthenia gravis (MG). METHODS: Patients from a published intravenous immunoglobulin (IVIg) vs. placebo study were studied. One anchor-based and 3 distribution-based techniques were used to identify quantitative myasthenia gravis score (QMGS), repetitive nerve stimulation (RNS), and single-fiber electromyography (SFEMG) MCID cut-offs. Patients with a change-score exceeding MCID cut-offs were compared. RESULTS: MCID cut-offs were below a QMGS change of 3.0. Anchor-based and 1 × SEM cut-offs showed 58.3% vs. 30.7% responders (P = 0.017), ½ SD 54.2% vs. 19.2% responders (P = 0.018), and effect size 0.519 vs. 0.164 (P = 0.011) in IVIg vs. placebo. Anchor-based (P = 0.73) and effect-size (P = 0.41) MCID cut-offs did not show a difference between IVIg and placebo. MCID methods did not produce meaningful RNS cut-offs. CONCLUSIONS: QMGS MCID values provide clinically relevant information and are recommended in MG trials. MCID analysis shows that improvement in MG patients treated with IVIg reflects clinically meaningful changes.
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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 | 0,015 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».