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Enregistrement W2271166414 · doi:10.1017/cjn.2015.325

Canadian Experience with Fingolimod: Adherence to Treatment and Monitoring

2016· article· en· W2271166414 sur OpenAlexafffundvenueabout
Yves Lapierre, Paul O’Connor, Virginia Devonshire, Mark S. Freedman, Marcelo Kremenchutzky, Michael Yeung, Robyn Schecter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensNovartis (Canada)Vancouver Hospital and Health Sciences CentreLondon Health Sciences CentreFoothills Medical CentreOttawa HospitalGLS Industries (Canada)St. Michael's HospitalUniversity of OttawaMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University Health CentreUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesNovartis Pharmaceuticals Canada
Mots-clésFingolimodMedicineMultiple sclerosisInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Canadian GILENYA® Go ProgramTM provides education and support to people with relapsing-remitting multiple sclerosis during fingolimod treatment. METHODS: Data were collected and analyzed from the time of the first individual enrolled in March 2011 to March 31, 2014. Individuals were excluded if they withdrew from the program prior to receiving the first dose, or had not completed the first dose observation (FDO) at the time of data cut-off. Reports of adverse effects were validated with a database of adverse events reported to Novartis Pharmaceuticals Canada Inc. RESULTS: A total of 2,399 individuals had completed FDO at the end of the three-year observation period. Mean age was 41.2 years; 75.2% were female. The most recent prior therapies reported were interferon-β agents (50.2%), glatiramer acetate (31.1%), natalizumab (14.2%), no prior therapy (3.3%), and other agent (1.1%). Reasons for switching to fingolimod were lack of efficacy (34.9%), side effects (34.6%), and dissatisfaction with injections/infusion (30.4%). Continuation rates with fingolimod at 12, 24 and 30 months were 80.7%, 76.6% and 76.0%, respectively. The discontinuation rate due to reported lack of efficacy during the three-year period was 1.3%. There was 94.4% adherence to the scheduled ophthalmic examination. CONCLUSIONS: The GILENYA® Go ProgramTM captures data for virtually all fingolimod-treated patients in Canada, enabling the evaluation of fingolimod use in routine practice. Ongoing patient support and reminders to take the medication, in conjunction with physicians' and/or patients' perception of the efficacy and tolerability of fingolimod, resulted in a high rate of continuation during longer-term therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2016
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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