Multiple sclerosis relapses are associated with increased fatigue and reduced health-related quality of life – A post hoc analysis of the TEMSO and TOWER studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two pivotal phase 3 teriflunomide studies provided data on relapses, fatigue, and health-related quality of life (HRQoL) in patients with relapsing forms of multiple sclerosis (MS). OBJECTIVES: Using pooled data from the TEMSO (NCT00134563) and TOWER (NCT00751881) studies, we investigated the association between relapse severity, and changes from baseline to Week 108 in fatigue and HRQoL outcomes. METHODS: Four definitions of relapse severity were applied in this analysis: sequelae post-relapse; relapse leading to hospitalization; relapse requiring intravenous corticosteroids; and intense relapse. We assessed the association between relapse severity and changes in Fatigue Impact Scale score (n=959), physical and mental health component summary scores from the Short Form (SF)-36 questionnaire (n=904), and SF-6D utility index scores (n=820). RESULTS: Irrespective of the definition of relapse severity applied, in patients experiencing severe relapse(s), fatigue was increased and HRQoL was decreased; these changes were statistically significant (p<0.0001), and were also clinically significant in many cases. The greatest worsening in fatigue and HRQoL was observed in patients with relapses leading to hospitalization. CONCLUSIONS: Given that severe relapses adversely affect patient-reported fatigue and HRQoL, prevention of severe relapses should be an important therapeutic aim in the treatment of patients with MS.
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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 | 0,011 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».