Teriflunomide Exhibits Similar Results to Fingolimod in Number Needed to Treat Analysis (P6.171)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze the number needed to treat (NNT) to prevent 1 relapse or 1 patient experiencing disability progression in clinical trials of teriflunomide and fingolimod. Background: Teriflunomide, fingolimod, and dimethyl fumarate (DMF), oral disease-modifying therapies (DMTs) for relapsing-remitting MS, have demonstrated efficacy in clinical trials. Clinical trials comparing teriflunomide with oral DMTs have not been performed. Obtaining a measure of comparative efficacy is important to inform clinical decisions. Absolute risk reduction, and its inverse, NNT, can be used to enable cross-trial comparison and is a reliable measure of comparative efficacy. Using post hoc NNT analyses, teriflunomide and DMF demonstrated comparable effects on efficacy, and here, we present similar analyses for teriflunomide compared with fingolimod. Methods: NNT values were derived from studies with teriflunomide 14 mg (TEMSO, NCT00134563; TOWER, NCT00751881) or fingolimod (FREEDOMS, NCT00289978; FREEDOMS II, NCT00355134), based on the inverse of absolute differences between treatment and placebo groups. Results: Across all studies teriflunomide and fingolimod significantly reduced the risk of relapse vs placebo. NNT values to prevent 1 relapse were similar across studies: 5.9 (TEMSO), 5.6 (TOWER), 4.5 (FREEDOMS), 5.3 (FREEDOMS II). Risk of disability progression confirmed for 12 weeks was significantly reduced in TEMSO, TOWER, and FREEDOMS, but not in FREEDOMS II; corresponding NNT values to prevent disability progression were 13.7, 17.1, 15.3, and 23.5, respectively. Conclusions: Using NNT analyses, teriflunomide and fingolimod demonstrated comparable effects on relapse. NNT values to prevent disability progression were similar for both teriflunomide studies and FREEDOMS, but were less favorable in FREEDOMS II. Study supported by: Genzyme, a Sanofi company.
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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 | 0,035 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,001 |
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 ».