Subcutaneous interferon β-1a three times weekly and the natural evolution of gadolinium-enhancing lesions into chronic black holes in relapsing and progressive multiple sclerosis: Analysis of PRISMS and SPECTRIMS trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Evolution of gadolinium-enhancing lesions into chronic black holes (CBH) may be reduced by interferon (IFN) therapy. Objective The objective of this paper is to assess the effect of IFN β-1a and placebo on CBH evolution and disability in patients with relapsing–remitting multiple sclerosis (RRMS), as well as CBH evolution in patients with secondary progressive multiple sclerosis (SPMS). Methods A post hoc, exploratory analysis of patients with RRMS and SPMS with monthly MRI scans (months –1 to 9) from two separate placebo-controlled clinical trials of IFN β-1a was conducted. Results In RRMS patients, the risk of ≥1 evolved CBH was lower for IFN β-1a versus placebo (odds ratio 0.42; p = 0.024); volume of newly evolved CBH was numerically reduced. A numerically higher proportion of patients with ≥1 evolving CBH vs no evolving CBH had confirmed three-month disability progression (four-year rate 55.8% vs 43.1%, respectively). Proportion of lesions evolving into CBH (patient level: 34.7% vs 12.6%, p < 0.0001; lesion level: 28.8% vs 11.0%, p < 0.0001) and evolved CBH volume (median 33.5 mm3 (Quartile 1, 0.0; Quartile 3, 173.4) vs 0.0 mm3 (0.0; 52.4); p = 0.0008) was higher for SPMS than RRMS patients treated with IFN β-1a. Conclusion In RRMS, IFN β-1a significantly decreased the proportion of new T1 Gd+ lesions evolving into CBH and the risk of developing a CBH. In patients with SPMS, more lesions develop to CBH, indicating reduced repair capacity, and the natural history of lesion development appears to be unaffected by IFN β-1a treatment.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».