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Enregistrement W2510046238 · doi:10.1212/wnl.86.16_supplement.pl02.004

Ocrelizumab No Evidence of Disease Activity (NEDA) Status at 96 Weeks in Patients with Relapsing Multiple Sclerosis: Analysis of the Phase III Double-Blind, Double-Dummy, Interferon beta-1a-Controlled OPERA I and OPERA II Studies (PL02.004)

2016· article· en· W2510046238 sur OpenAlexaff
Anthony Traboulsee, Douglas L. Arnold, Amit Bar‐Or, Giancarlo Comi, Hans‐Peter Hartung, Ludwig Kappos, Fred Lublin, Krzysztof Selmaj, Gaëlle Klingelschmitt, Donna Masterman, Paulo Fontoura, Peter Chin, Hideki Garren, Stephen L. Hauser

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalNeuroRx Research (Canada)McGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOcrelizumabMultiple sclerosisMedicineInterferon betaInterferon beta-1aInternal medicineBETA (programming language)Double blindDiseaseOncologyImmunologyPathologyAlternative medicinePlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the effect of ocrelizumab vs interferon beta-1a (IFNβ-1a) on achieving no evidence of disease activity (NEDA) in patients with relapsing MS over 96 weeks in two identical Phase III, randomized, double-blind, double-dummy trials (OPERA I and OPERA II). Background: MS treatment goals are evolving with the emergence of higher-efficacy therapies. NEDA is a composite measure of the absence of clinical and MRI findings and a rapidly emerging treatment goal. Methods: In OPERA I and OPERA II, patients were randomized (1:1) to receive ocrelizumab 600mg via intravenous infusion every 24 weeks or subcutaneous IFNβ-1a 44μg three-times weekly over 96 weeks. NEDA (defined as no relapses, confirmed disability progression [CDP], new/enlarging T2 lesions, or gadolinium-enhancing T1 lesions) was analyzed over 96 weeks. MRI was assessed at baseline, 24, 48, and 96 weeks. Results: At 96 weeks, 47.9[percnt] and 47.5[percnt] of ocrelizumab-treated patients vs 29.2[percnt] and 25.1[percnt] of IFNβ-1a-treated patients achieved NEDA in OPERA I (64[percnt] increase; p<0.0001) and OPERA II (89[percnt] increase; p<0.001), respectively: 80.4[percnt] and 78.9[percnt] of ocrelizumab-treated patients vs 66.7[percnt] and 64.5[percnt] of IFNβ-1a-treated were without relapses; 92.4[percnt] and 89.4[percnt] of ocrelizumab-treated patients vs 87.8[percnt] and 84.9[percnt] of IFNβ-1a-treated were without CDP; 91.7[percnt] and 90.2[percnt] of ocrelizumab-treated patients vs 69.8[percnt] and 63.9[percnt] of IFNβ-1a-treated were without gadolinium-enhancing T1 lesions; and 61.7[percnt] and 60.9[percnt] of ocrelizumab-treated patients vs 38.7[percnt] and 38.0[percnt] of IFNβ-1a-treated were without new/enlarging T2 lesions in OPERA I and OPERA II, respectively. After week 24, ≥96.0[percnt] of all ocrelizumab-treated patients compared with 60.8-70.9[percnt] of IFNβ1-a-treated patients were without new/enlarging T2 lesions. Conclusions: Ocrelizumab consistently resulted in greater achievement of NEDA vs IFNβ-1a over 96 weeks, with elimination of new/enlarging T2 lesions in nearly all patients after week 24. Supported by F. Hoffmann-La Roche

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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