Single, very low rituximab doses in healthy volunteers - a pilot and a randomized trial: implications for dosing and biosimilarity testing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There are no dose-finding trials available for rituximab that could guide dosing in non-malignant diseases. We hypothesized that currently used doses (≥375 mg/m2) exceed several hundred-fold the half-maximal effective dose, which is most sensitive for detecting putative differences between biosimilars and important for dose finding. In an open label, exploratory trial healthy volunteers received single infusions of rituximab at doses of 0.1, 0.3 or 1.0 mg/m2. Subsequently, in a double-blind, randomized trial healthy volunteers received single infusions of two rituximab products at doses of 0.1 and 0.3 mg/m2. In the exploratory trial rituximab transiently depleted CD20+ cells by a mean 68% (range: 57–95%), 74% (55–82%) and 97% (94–100%) immediately after the infusion of 0.1 (n = 4), 0.3 (n = 4) and 1 mg/m2 (n = 8), respectively. In the randomized trial CD20+ cells decreased by a mean 48% (25–84%) − 55% (26–85%) and 81 (67–89%) – 87% (77–96%) after infusion of 0.1 mg/m2 (n = 12) or 0.3 mg/m2 (n = 8 proposed biosimilar, n = 4 reference product) of the proposed biosimilar or the reference product, respectively. It is important to understand that in healthy volunteers <1% of the authorized rituximab doses depletes almost all circulating B lymphocytes. Thus, for non-malignant diseases alternative, more cost-effective dosing regimens seem plausible, but require clinical testing. (EudraCT-No. 2010–023781–45; EudraCT-No. 2013–001077–24).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,052 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».