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Enregistrement W2486768181 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.p2.111

Analysis of Relapse Events in the DECIDE Study Using a Novel Weighted Hurdle Model (P2.111)

2016· article· en· W2486768181 sur OpenAlexaff
John Rose, Mark S. Freedman, Keith R. Edwards, Ping Wang, Xiaojun You, Sami Fam

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFreedmanMedicinePsychologyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To utilize a novel weighted hurdle model to evaluate the effect of daclizumab HYP versus intramuscular interferon beta-1a in patients who experienced ≥1 relapse in DECIDE. Background: Traditional statistical approaches for analyzing the efficacy of disease-modifying therapies on relapses in relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) compare overall relapse rates, but provide little information on whether patients still having relapses despite treatment might still be benefitting. DECIDE was a phase 3 study of daclizumab HYP 150 mg subcutaneous every 4 weeks (n=919) versus interferon beta-1a 30 mcg intramuscular once weekly (n=922) for 96-144 weeks in RRMS; annualized relapse rate (primary endpoint) was 0.22 with daclizumab HYP versus 0.39 with intramuscular interferon beta-1a (rate ratio: 0.55 [95[percnt] confidence interval (CI): 0.47-0.65], P<0.0001; 45[percnt] reduction). Methods: Post hoc analysis using a weighted hurdle model adjusting for baseline covariates; this analysis accounts for patients with no relapses and variation in individual follow-up time, and simultaneously evaluates odds of relapse (binary outcome, yes/no) and relapse rate ratio in patients with ≥1 relapse. Results: During DECIDE, more patients were relapse free with daclizumab HYP (72[percnt]) than intramuscular interferon beta-1a (57[percnt]). Fewer daclizumab HYP- than intramuscular interferon beta-1a-treated patients experienced one (19[percnt]; 25[percnt]); two (6[percnt]; 12[percnt]); or ≥3 (4[percnt]; 6[percnt]) relapses, respectively. In the hurdle analysis, odds ratio for relapse for daclizumab HYP versus intramuscular interferon beta-1a was 0.51 (95[percnt] CI: 0.39-0.67, P<0.0001; ie, 49[percnt] reduction with daclizumab HYP); conditional on experiencing ≥1 relapse, relapse rate ratio was 0.77 (95[percnt] CI: 0.62-0.96, P=0.0202; ie, 23[percnt] reduction in relapse rate with daclizumab HYP in those experiencing ≥1 relapse). Conclusions: This novel analysis demonstrated that, in addition to reducing relapses overall versus intramuscular interferon beta-1a, daclizumab HYP reduced the risk of further relapse(s) even in patients continuing to relapse despite treatment. Study Supported by: Biogen and AbbVie Biotherapeutics Inc.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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