Efficacy of intramuscular interferon beta-1a in patients with clinically isolated syndrome: analysis of subgroups based on new risk criteria
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 85% of multiple sclerosis (MS) cases begin as clinically isolated syndromes (CIS). Results from the Controlled High-Risk Subjects Avonex((R)) Multiple Sclerosis Prevention Study (CHAMPS) demonstrated that, in patients with CIS, treatment with intramuscular (IM) interferon beta-1a (IFNbeta-1a) 30 mug once weekly delayed conversion to clinically definite MS (CDMS) in the total population and in subgroups based on presenting syndromes and baseline magnetic resonance imaging (MRI) characteristics. Changes to clinical and MRI risk classification of presenting symptoms in recent studies prompted reanalysis of CHAMPS data. Presenting syndromes were assessed using a derived algorithm that stratifies patients into mono- or multifocal categories based on functional system scores. The ability of IM IFNbeta-1a to delay progression to CDMS in subgroups based on clinical presentation and MRI characteristics was assessed. Reanalysis of CHAMPS patients showed that 30% could be classified by clinical criteria as having multifocal disease at baseline. IM IFNbeta-1a initiated at a first demyelinating attack delayed CDMS in monofocal patients (P = 0.0013), patients with or without gadolinium-enhancing lesions (P = 0.0007, P = 0.0405) and patients with at least nine T2 lesions at baseline (P = 0.0044). These data confirm that IM IFNbeta-1a delays conversion to CDMS in patients with CIS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».