Peginterferon beta-1a in multiple sclerosis: 2-year results from ADVANCE
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the efficacy and safety of subcutaneous peginterferon beta-1a over 2 years in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis in the ADVANCE study. METHODS: Patients were randomized to placebo or 125 µg peginterferon beta-1a every 2 or 4 weeks. For Year 2 (Y2), patients originally randomized to placebo were re-randomized to peginterferon beta-1a every 2 weeks or every 4 weeks. Patients randomized to peginterferon beta-1a in Year 1 (Y1) remained on the same dosing regimen in Y2. RESULTS: Compared with Y1, annualized relapse rate (ARR) was further reduced in Y2 with every 2 week dosing (Y1: 0.230 [95% CI 0.183-0.291], Y2: 0.178 [0.136-0.233]) and maintained with every 4 week dosing (Y1: 0.286 [0.231-0.355], Y2: 0.291 [0.231-0.368]). Patients starting peginterferon beta-1a from Y1 displayed improved efficacy versus patients initially assigned placebo, with reductions in ARR (every 2 weeks: 37%, p<0.0001; every 4 weeks: 17%, p=0.0906), risk of relapse (every 2 weeks: 39%, p<0.0001; every 4 weeks: 19%, p=0.0465), 12-week disability progression (every 2 weeks: 33%, p=0.0257; every 4 weeks: 25%, p=0.0960), and 24-week disability progression (every 2 weeks: 41%, p=0.0137; every 4 weeks: 9%, p=0.6243). Over 2 years, greater reductions were observed with every 2 week versus every 4 week dosing for all endpoints and peginterferon beta-1a was well tolerated. CONCLUSIONS: Peginterferon beta-1a efficacy is maintained beyond 1 year, with greater effects observed with every 2 week versus every 4 week dosing, and a similar safety profile to Y1.Clinicaltrials.gov REGISTRATION NUMBER: NCT00906399.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».