Personalized activity index, a new safety monitoring tool for multiple sclerosis clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An abnormal increase of contrast-enhancing lesion (CEL) counts on frequent MRIs is interpreted as a signal of potential worsening in multiple sclerosis (MS) clinical trials. We demonstrate the utility of the MR personalized activity index (MR-pax) to identify such increases. METHODS: = 167) with MRIs at screening, baseline and months 1-6. We performed five consecutive reviews at 90-day intervals. At each review, we evaluate the MR-pax for each patient and also identify those who meet the rule-of-five (an ad-hoc guideline currently in use). To evaluate its clinical relevance, we assess the relation between having a small MR-pax (≤0.05; indicating an unexpected CEL increase) and relapse status in the 12 weeks post-review. RESULTS: Of the 399 patient reviews, 35 cases met the rule-of-five; 35 had an MR-pax ≤ 0.05; 18 met both criteria. The proportions experiencing clinical relapse are 63% among those meeting the rule-of-five, 61% among those with MR-pax ≤0.05, and 83% for those meeting both criteria, more than double the rate of those meeting neither criterion (40%). CONCLUSION: A guideline combining this new personalized index and the existing threshold-based criterion is able to better identify patients with a higher risk of experiencing relapses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».