Alemtuzumab CARE-MS I 5-year follow-up
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate 5-year efficacy and safety of alemtuzumab in treatment-naive patients with active relapsing-remitting MS (RRMS) (CARE-MS I; NCT00530348). METHODS: Alemtuzumab-treated patients received treatment courses at baseline and 12 months later; after the core study, they could enter an extension (NCT00930553) with as-needed alemtuzumab retreatment for relapse or MRI activity. Assessments included annualized relapse rate (ARR), 6-month confirmed disability worsening (CDW; ≥1-point Expanded Disability Status Scale [EDSS] score increase [≥1.5 if baseline EDSS = 0]), 6-month confirmed disability improvement (CDI; ≥1-point EDSS decrease [baseline score ≥2.0]), no evidence of disease activity (NEDA), brain volume loss (BVL), and adverse events (AEs). RESULTS: Most alemtuzumab-treated patients (95.1%) completing CARE-MS I enrolled in the extension; 68.5% received no additional alemtuzumab treatment. ARR remained low in years 3, 4, and 5 (0.19, 0.14, and 0.15). Over years 0-5, 79.7% were free of 6-month CDW; 33.4% achieved 6-month CDI. Most patients (61.7%, 60.2%, and 62.4%) had NEDA in years 3, 4, and 5. Median yearly BVL improved over years 2-4, remaining low in year 5 (years 1-5: -0.59%, -0.25%, -0.19%, -0.15%, and -0.20%). Exposure-adjusted incidence rates of most AEs declined in the extension relative to the core study. Thyroid disorder incidences peaked at year 3 and subsequently declined. CONCLUSIONS: Based on these data, alemtuzumab provides durable efficacy through 5 years in the absence of continuous treatment, with most patients not receiving additional courses. CLINICALTRIALSGOV IDENTIFIER: NCT00530348; NCT00930553. CLASSIFICATION OF EVIDENCE: This study provides Class III evidence that alemtuzumab durably improves efficacy outcomes and slows BVL in patients with RRMS.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».