MTR recovery in brain lesions in the BECOME study of glatiramer acetate vs interferon β-1b
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare magnetization transfer changes in new brain MRI lesions identified during monthly imaging in patients with multiple sclerosis (MS) randomized to treatment with 250 μg subcutaneous interferon-β-1b (IFN-β-1b) every other day or daily 20 mg glatiramer acetate (GA) in a post hoc study using data from the Betaseron Versus Copaxone for Relapsing Remitting or CIS Forms of MS Using Triple Dose Gad 3 T MRI (BECOME) trial. METHODS: T1-weighted images acquired with and without fat saturation pulses in the BECOME study were evaluated and found to exhibit magnetization transfer ratio (MTR) effects, and were used to compute MTR images (FSMTR). Forty-three participants who had the required imaging and new lesions, from the 75 originally randomized into the BECOME study, were included in this post hoc analysis and evaluated longitudinally during treatment to determine FSMTRDrop, an experimental measure of the completeness of FSMTR recovery in new lesions. Two sets of new brain MRI lesions were defined, one based on the appearance of gadolinium contrast enhancement (Gd lesions) and the other based on FSMTR decreases (ΔFSMTR lesions). RESULTS: A total of 887 Gd lesions were identified in 43 participants (19 GA, 24 IFN-β-1b) and 321 ΔFSMTR lesions in 32 participants (16 GA, 16 IFN-β-1b). Participants randomized to GA exhibited greater average postlesion FSMTR recovery than did those randomized to IFN-β-1b in both Gd (p < 0.0001) and ΔFSMTR (p < 0.0001) lesions. CONCLUSIONS: New brain lesions that developed during treatment with GA exhibited evidence of greater FSMTR recovery than during treatment with IFN-β-1b. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class III evidence that MTR recovery in patients with MS with new MRI brain lesions is greater with GA than with IFN-β-1b.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».