Discontinuing disease-modifying therapy in MS after a prolonged relapse-free period: a propensity score-matched study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Discontinuation of injectable disease-modifying therapy (DMT) for multiple sclerosis (MS) after a long period of relapse freedom is frequently considered, but data on post-cessation disease course are lacking. OBJECTIVES: (1) To compare time to first relapse and disability progression among 'DMT stoppers' and propensity-score matched 'DMT stayers' in the MSBase Registry; (2) To identify predictors of time to first relapse and disability progression in DMT stoppers. METHODS: Inclusion criteria for DMT stoppers were: age ≥18 years; no relapses for ≥5 years at DMT discontinuation; follow-up for ≥3 years after stopping DMT; not restarting DMT for ≥3 months after discontinuation. DMT stayers were required to have no relapses for ≥5 years at baseline, and were propensity-score matched to stoppers for age, sex, disability (Expanded Disability Status Score), disease duration and time on treatment. Relapse and disability progression events in matched stoppers and stayers were compared using a marginal Cox model. Predictors of first relapse and disability progression among DMT stoppers were investigated using a Cox proportional hazards model. RESULTS: Time to first relapse among 485 DMT stoppers and 854 stayers was similar (adjusted HR, aHR=1.07, 95% CI 0.84 to 1.37; p=0.584), while time to confirmed disability progression was significantly shorter among DMT stoppers than stayers (aHR=1.47, 95% CI 1.18 to 1.84, p=0.001). The difference in hazards of progression was due mainly to patients who had not experienced disability progression in the prebaseline treatment period. CONCLUSIONS: Patients with MS who discontinued injectable DMT after a long period of relapse freedom had a similar relapse rate as propensity score-matched patients who continued on DMT, but higher hazard for disability progression.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».