Anti-inflammatory disease-modifying treatment and short-term disability progression in SPMS
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Objective:</h3> To investigate the effect of disease-modifying treatment on short-term disability outcomes in secondary progressive multiple sclerosis (SPMS). <h3>Methods:</h3> Using MSBase, an international cohort study, we previously validated a highly accurate definition of SPMS. Here, we identified patients in MSBase who were either untreated or treated with a disease-modifying drug when meeting this definition. Propensity score matching was used to select subpopulations with comparable baseline characteristics. Disability outcomes were compared in paired, pairwise-censored analyses adjusted for treatment persistence, visit density, and relapse rates. <h3>Results:</h3> Of the 2,381 included patients, 1,378 patients were matchable (treated n = 689, untreated n = 689). Median pairwise-censored follow-up was 2.1 years (quartiles 1.2–3.8 years). No difference in the risk of 6-month sustained disability progression was observed between the groups (hazard ratio [HR] 0.9, 95% confidence interval [CI] 0.7–1.1, <i>p</i> = 0.27). We also did not find differences in any of the secondary endpoints: risk of reaching Expanded Disability Status Scale (EDSS) score ≥7 (HR 0.6, 95% CI 0.4–1.1, <i>p</i> = 0.10), sustained disability reduction (HR 1.0, 95% CI 0.8–1.3, <i>p</i> = 0.79), or change in disability burden (area under the EDSS-time curve, β = −0.05, <i>p</i> = 0.09). Secondary and sensitivity analyses confirmed the results. <h3>Conclusions:</h3> Our pooled analysis of the currently available disease-modifying agents used after conversion to SPMS suggests that, on average, these therapies have no substantial effect on relapse-unrelated disability outcomes measured by the EDSS up to 4 years. <h3>Classification of evidence:</h3> This study provides Class IV evidence that for patients with SPMS, disease-modifying treatment has no beneficial effect on short-term disability progression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».