Persistence to disease-modifying therapies for multiple sclerosis in a Canadian cohort
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To examine the long-term persistence to the first-line injectable disease-modifying therapies (DMTs) for multiple sclerosis (MS) and to identify the factors associated with nonpersistence. PATIENTS AND METHODS: We used population-based administrative data from Manitoba, Canada. All adult subjects who were diagnosed with MS and dispensed a first-line injectable DMT (beta-interferon-1b, beta-interferon-1a, and glatiramer acetate) between 1996 and 2011 and had a minimum of 1 year of follow-up were included. The primary outcome was the median time to discontinuation of any DMT. The associations between potential predictors and persistence were estimated using multivariable Cox-proportional hazard models. RESULTS: Overall, 721 subjects were followed for a median of 7.8 years (interquartile range 6.1). The median time to discontinuation of all first-line DMTs was 4.2 years (25th and 75th percentile: 1.7, 10.6 years). Of the 451 (62.6%) subjects who discontinued their DMT during the study period, 259 (57.4%) eventually resumed or restarted a DMT. Subjects who were younger when starting a DMT, had prior MS-related hospitalizations, were more recently diagnosed with MS, or had a greater lag time between their MS diagnosis and DMT initiation were more likely to discontinue therapy. CONCLUSION: Over half of the individuals receiving a DMT for MS in Manitoba remained on therapy for at least 4 years. DMT discontinuation occurred in 60% of the cohort, but most restarted a DMT within 1 year. While not all of the factors identified with discontinuing DMT are modifiable, they may help practitioners enhance MS care by identifying individuals who may be at particular risk for DMT discontinuation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».