Timing of high-efficacy therapy in relapsing-remitting multiple sclerosis: A systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunotherapy initiated early after first presentation of relapsing-remitting multiple sclerosis is associated with improved long-term outcomes. One can therefore speculate that early initiation of highly effective immunotherapies, with an average efficacy that is superior to the typical first-line therapies, could further improve relapse and disability outcomes. However, the most common treatment strategy is to commence first-line therapies, followed by treatment escalation in patients who continue to experience on-treatment disease activity. While this monitoring approach is logical, the current lack of effective regenerative or remyelinating therapies behoves us to consider high-efficacy treatment strategies from disease onset (including induction therapy) in order to prevent irreversible disability. OBJECTIVE: In this systematic review, we evaluate the effect of high-efficacy immunotherapies at different stages of MS. METHODS: A systematic review of literature reporting outcomes of treatment with fingolimod, natalizumab or alemtuzumab at different stages of MS was carried out. RESULTS AND CONCLUSIONS: Twelve publications reporting relevant information were included in the systematic review. The literature suggests that treatment with high-efficacy immunotherapies is more potent in suppressing relapse activity when initiated early vs. with a delay after the MS diagnosis. The evidence reported for disability and MRI outcomes is inconclusive.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle