Teriflunomide effect on immune response to influenza vaccine in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the effect of teriflunomide on the efficacy and safety of seasonal influenza vaccine. Methods: The 2011/2012 seasonal influenza vaccine (containing H1N1, H3N2, and B strains) was administered to patients with relapsing forms of multiple sclerosis (RMS) treated for ≥6 months with teriflunomide 7 mg (n = 41) or 14 mg (n = 41), or interferon-β-1 (IFN-β-1; n = 46). The primary endpoint was the proportion of patients with influenza strain–specific antibody titers ≥40, 28 days postvaccination. Results: More than 90% of patients achieved postvaccination antibody titers ≥40 for H1N1 and B in all groups. For H3N2, titers ≥40 were achieved in ≥90% of patients in the 7 mg and IFN-β-1 groups, and in 77% of the 14-mg group, respectively. A high proportion of patients already had detectable antibodies for each influenza strain at baseline. Geometric mean titer ratios (post/prevaccination) were ≥2.5 for all groups and strains, except for H1N1 in the 14-mg group (2.3). The proportion of patients with a prevaccination titer <40 achieving seroprotection was ≥61% across the 3 treatment groups and 3 influenza strains. However, fewer patients in the 14-mg than the 7-mg or IFN-β-1 groups exhibited seroprotection to H3N2 (61% vs 78% and 82%, respectively). Conclusion: Teriflunomide-treated patients generally mounted effective immune responses to seasonal influenza vaccination, consistent with preservation of protective immune responses. Classification of evidence: This study provides Class II evidence that teriflunomide generally does not adversely impact the ability of patients with RMS to mount immune responses to influenza vaccination. CI= : confidence interval; DMT= : disease-modifying therapy; GMT= : geometric mean titer; HIA= : hemagglutination inhibition assay; IFN-β-1a= : interferon-β-1a; MS= : multiple sclerosis; RMS= : relapsing forms of multiple sclerosis; SAE= : serious adverse event; TEAE= : treatment-emergent adverse event; TEMSO= : Teriflunomide Multiple Sclerosis Oral (trial); TERIVA= : Teriflunomide and Vaccination (study)
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».