Abstract T P49: Improving Outcome of Placebo- but not Albumin-Treated Subjects Over the Course of the ALIAS Part 2 Multicenter Trial: Differential Influence of Thrombolytic Therapy
Notice bibliographique
Résumé
In the ALIAS2 Trial, 841 subjects were randomized 1:1 to treatment with either 25% albumin (ALB, 2 g/kg) or normal saline within 5 hours of stroke onset, and the primary outcome (NIHSS 0-1 and/or modified Rankin scale 0-1) was assessed at 90 days. While overall outcomes did not differ by treatment (44% for both groups), we observed a steadily improving favorable rate in the saline-placebo arm but not in the ALB arm over the trial’s 3.5 year course. This was further analyzed here. Methods and Findings: Logistic regression confirmed a significant randomization-order x treatment interaction (p<0.001). Thus, at the first pre-specified interim analysis of N=275 subjects, favorable outcome was seen in 44.8% with ALB but only 30.3% with saline (relative benefit 1.48, p=0.0028), while at the second interim analysis of N=550 subjects, the saline rate had risen to 37.5% while the ALB rate remained steady at 44.6% (relative benefit 1.21, p=0.0176). This trend-over-time in saline subjects was highly significant (Jonckheere-Terpstra (J-T) test, p=0.001; Pearson coefficient r=0.792), but there was no such trend in ALB subjects (J-T p=1.000). Simulation analysis confirmed that the saline trend could not have arisen by chance (p=0.0007). Importantly, intravenous tPA use also increased significantly during the trial in both ALB and saline subjects (initial rate 74%, final rate 95%, p<0.0001). Separate logistic regression analyses revealed a highly significant effect of IV tPA use on outcome in saline subjects (odds ratio 2.8, 95% CI 1.5-5.3, p=0.001) but only a marginal effect in ALB subjects (odds ratio 1.7, p=0.06). Conclusion: ALB treatment appears to have conferred a stable (and desirable) therapeutic “ceiling effect” throughout the trial (in the absence of significant toxicity), while saline subjects (who were unable to benefit from ALB) were susceptible to improved outcome from increasing tPA use as the trial progressed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».