Comparing outcomes from clinical studies of oral disease-modifying therapies (dimethyl fumarate, fingolimod, and teriflunomide) in relapsing MS: Assessing absolute differences using a number needed to treat analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dimethyl fumarate (DMF), fingolimod, and teriflunomide are oral disease-modifying therapies (DMTs) indicated for the treatment of relapsing-remitting multiple sclerosis. Despite well-established limitations of cross-trial comparisons, DMTs are still frequently compared in terms of relative reductions in specific endpoints, most commonly annualized relapse rate. Consideration of absolute risk reduction and number needed to treat (NNT) provides an alternative approach to assess the magnitude of treatment effect and can provide valuable additional information on therapeutic gain. Using data from pivotal studies of DMF (DEFINE, NCT00420212; CONFIRM, NCT00451451), fingolimod (FREEDOMS, NCT00289978; FREEDOMS II, NCT00355134), and teriflunomide (TEMSO, NCT00134563; TOWER, NCT00751881), we calculated NNTs to prevent any relapse, more severe relapses (such as those leading to hospitalization or requiring intravenous corticosteroids), and disability worsening. Higher relative reductions were reported for DMF and fingolimod vs placebo on overall relapse and relapses requiring intravenous corticosteroids in both individual and pooled studies (pooled data unavailable for fingolimod). However, NNTs for each outcome were similar for DMF and teriflunomide, with marginally lower NNTs observed with fingolimod. By contrast, for relapses requiring hospitalization, relative reductions were higher and NNTs were substantially lower for teriflunomide compared with DMF. For fingolimod, there were inconsistent outcomes between the two studies for relapses requiring hospitalization; thus, comparative conclusions against DMF or teriflunomide cannot be clearly established. The risk of disability worsening was significantly reduced in both teriflunomide studies, but only in a single study for DMF (DEFINE) and fingolimod (FREEDOMS). NNTs to prevent one patient from experiencing disability worsening were similar in DEFINE, FREEDOMS, and TEMSO and TOWER but were higher in CONFIRM and FREEDOMS II. This NNT analysis demonstrates broadly comparable effects for DMF, fingolimod, and teriflunomide across key clinical outcomes. These observations are clinically relevant and may help to inform treatment decisions by providing additional information on therapeutic gain beyond informal assessments of relative reductions alone.
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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 | 0,073 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,024 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».