Peginterferon Beta-1a Reduces Conversion of MRI Lesions to Black Holes in Patients with Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis (P3.091)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate the efficacy of peginterferon beta-1a in reducing conversion of new/newly enlarging T2 lesions and new gadolinium-enhancing (Gd+) lesions to black holes in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS). Background: Subcutaneous peginterferon beta-1a 125 mcg every 2 weeks significantly improved imaging endpoints in patients with RRMS in the Phase 3 ADVANCE study. Methods: Patients were randomized to treatment with peginterferon beta-1a every 2 or 4 weeks or placebo for Year 1; placebo-treated patients then received peginterferon beta-1a in Year 2 (delayed treatment). This post-hoc analysis compared black-hole conversion at the end of Year 2 between patients treated continuously every 2 weeks (n=408) and those receiving delayed treatment (n=393). Results: Patients receiving every-2-week continuous treatment had lower mean numbers of new/newly enlarging T2 (2.6 vs 6.9; 4.1 vs 13.2) and new Gd+ (0.3 vs 1.6; 0.2 vs 1.6) lesions vs delayed treatment (Week 24; Week 48, respectively) compared with baseline. At Week 96, every-2-week continuously-treated patients had significantly fewer black holes converted from new/newly enlarging T2 lesions at Weeks 24 (0.76 vs 1.03 [95[percnt] CI 0.60-0.91], P=0.0037) and 48 (0.44 vs 0.99 [0.34-0.57], P<0.0001), and from new Gd+ lesions at Weeks 24 (0.15 vs 0.32 [0.33-0.67], P<0.0001) and 48 (0.09 vs 0.19[0.29-0.69], P=0.0003), compared with delayed-treatment patients. The proportion of patients who had black holes converted from new/newly enlarging T2 lesions was significantly lower in the continuous every-2-week arm than in the delayed-treatment arm (Week 24: 60.7[percnt] vs 75.1[percnt], P=0.0006; Week 48: 33.9[percnt] vs 63.8[percnt], P<0.0001); there were no significant differences in Gd+ results. Conclusions: Subcutaneous peginterferon beta-1a every 2 weeks significantly reduced conversion of new/newly enlarging T2 lesions and new Gd+ lesions to black holes versus delayed-treatment patients, thereby preventing tissue damage in patients with RRMS and indicating the benefit of early treatment initiation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».