Early MRI results and odds of attaining ‘no evidence of disease activity’ status in MS patients treated with interferon β-1a in the EVIDENCE study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: 'No evidence of disease activity' (NEDA) is increasingly used as a treatment target with disease-modifying drugs for relapsing multiple sclerosis. METHODS: This post-hoc analysis of the randomised EVIDENCE trial compared interferon beta-1a injected subcutaneously three times weekly (IFN β-1a SC tiw) with interferon β-1a injected intramuscularly once weekly (IFN β-1a IM qw) on NEDA and clinical activity-free (CAF) status. The influence of the frequency of magnetic resonance imaging (MRI) scanning on NEDA and the effect of baseline T1 gadolinium-enhancing (Gd+) lesions on NEDA and CAF were also investigated. RESULTS: More patients in the IFN β-1a SC tiw group achieved NEDA compared with the IFN β-1a IM qw group, although rates were lower when monthly MRI scans through 24weeks were included (35.0% vs. 21.6%, respectively; p<0.001) versus the 24-week scan alone (59.5% vs. 41.2%; p<0.001). Absence of baseline Gd+ lesions predicted NEDA through Week 72 in the IFN β-1a IM qw group (p=0.022), and CAF through Week 48 in patients receiving IFN β-1a SC tiw (p=0.024). CONCLUSIONS: IFN β-1a SC tiw was associated with significantly higher rate of NEDA status compared with IFN β-1a IM qw. Baseline Gd+ lesions augured less frequent CAF or NEDA status. Inclusion of more MRI scans in the analysis reduced rates of NEDA status.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».