P.051 Patient-reported adverse events on Multiple Sclerosis disease-modifying therapies in an urban tertiary MS clinic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Disease-modifying therapies (DMT) have been shown to reduce relapses and delay disability in individuals with relapsing-remitting multiple sclerosis (MS). However, these medications can cause adverse events (AE) leading to poor adherence. To better understand their clinical utility, this study examined real-life experiences with DMT in a tertiary MS clinic. Methods: A retrospective chart review (1999-2015) was conducted to evaluate the prevalence of AE and discontinuation rates of Health Canada approved DMT. Results: 445 MS patients who have used at least one DMT in their lifetime were reviewed. Among first-line injectable therapies, interferon beta (IFNβ) 1-α IM users (49.6%) were most likely to report an AE. Flu-like reactions and injection site reactions were the most commonly reported AE. Among first-line oral therapies, BG-12 users (58.5%) were most likely to report an AE. The most common AE were flushing and gastrointestinal upset. DMT that were most frequently discontinued as a result of AE were IFNβ 1-α SC (39.3%), IFNβ 1-α IM (36.8%) and BG-12 (34.6%). Conclusions: The prevalence of AE and discontinuation rate were congruent. In comparison with recent literature, this study demonstrated lower prevalence of AE but equivocal or higher discontinuation rates. This discrepancy could represent a more realistic depiction of the impact that DMT AE have on 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».