Incident and prevalent cohorts with pulmonary arterial hypertension: insight from SERAPHIN
Notice bibliographique
Résumé
In SERAPHIN, a long-term, randomised, controlled trial (NCT00660179) in pulmonary arterial hypertension (PAH), macitentan significantly reduced the risk of morbidity/mortality and PAH-related death/hospitalisation. We evaluated disease progression and the effect of macitentan in treatment-naïve incident and prevalent cohorts.Patients allocated to placebo, or macitentan 3 mg or 10 mg were classified by time from diagnosis to enrolment as incident (≤6 months; n=110) or prevalent (>6 months; n=157). The risk of morbidity/mortality and PAH-related death/hospitalisation was determined using Cox regression.The risk of morbidity/mortality (Kaplan-Meier estimates at month 12: 54.4% versus 26.7%; p=0.006) and PAH-related death/hospitalisation (Kaplan-Meier estimates at month 12: 47.3% versus 19.9%; p=0.006) were significantly higher for incident versus prevalent patients receiving placebo, respectively. There was no significant difference in the risk of all-cause death between incident and prevalent cohorts (p=0.587). Macitentan 10 mg significantly reduced the risk of morbidity/mortality and PAH-related death/hospitalisation versus placebo in incident and prevalent cohorts.Incident patients had a higher risk for PAH progression compared with prevalent patients but not a higher risk of death. Macitentan delayed disease progression in both incident and prevalent PAH patients.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».