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Enregistrement W2508374840 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.s51.001

Alemtuzumab-Treated Patients with RRMS Demonstrate Durable Slowing of Brain Volume Loss Over 5 Years Despite Most Being Treatment-Free for 4 Years: CARE-MS I and II Extension Study (S51.001)

2016· article· en· W2508374840 sur OpenAlexaff
Sven Schippling, Jeffrey A. Cohen, Alasdair Coles, D. A. S. Compston, Edward Fox, Massimo Filippi, Hans‐Peter Hartung, Eva Havrdová, Krzysztof Selmaj, Frederik Barkhof, David Margolin, Karthinathan Thangavelu, Douglas L. Arnold

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityNeuroRx Research (Canada)Montreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlemtuzumabMedicineNuclear medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine alemtuzumab’s effect on brain volume loss (BVL) over 5 years in the ongoing CARE-MS extension study (NCT00930553). BACKGROUND: Patients with active relapsing-remitting MS (RRMS) who were treatment-naive (CARE-MS I; NCT00530348) or who had an inadequate response (≥1 relapse) to a prior therapy at baseline (CARE-MS II; NCT00548405) demonstrated improved efficacy outcomes following treatment with alemtuzumab versus SC IFNB-1a over 2 years, including significant slowing of BVL. Efficacy on clinical and MRI endpoints was durable through 5 years. DESIGN/METHODS: Patients who received 2 annual courses of alemtuzumab in the core CARE-MS studies continued in the extension study, in which they could receive as-needed alemtuzumab retreatment for relapse or radiological activity. MRI scans were assessed at baseline and annually thereafter. BVL was derived by relative brain parenchymal fraction change. RESULTS: 349 (95[percnt]) CARE-MS I and 393 (93[percnt]) CARE-MS II alemtuzumab patients entered the extension study. Of those, 91[percnt] and 93[percnt] remained on study, 68[percnt] and 60[percnt] received no alemtuzumab retreatment since the initial 2 courses at core study baseline and Month 12, and 2[percnt] and 8[percnt] received another disease-modifying therapy. Median yearly BVL decreased progressively over 4 years in CARE-MS I, remaining low in Year 5 (Year 1: -0.59[percnt], Year 2: -0.25[percnt], Year 3: -0.19[percnt], Year 4: -0.15[percnt], Year 5: -0.20[percnt]). In CARE-MS II, median yearly BVL slowed over 3 years and remained low in Years 4 and 5 (Year 1: -0.48[percnt], Year 2: -0.22[percnt], Year 3: -0.10[percnt], Year 4: -0.19[percnt], Year 5: -0.07[percnt]). CONCLUSIONS: Slowing of BVL with alemtuzumab was maintained over 5 years, despite most patients not receiving alemtuzumab retreatment for 4 years. Based on these findings, alemtuzumab may provide a unique treatment approach with durable efficacy in the absence of continued treatment for RRMS patients. STUDY SUPPORTED BY: Genzyme, a Sanofi company, and Bayer Healthcare Pharmaceuticals.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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