No evidence of disease activity (NEDA) analysis by epochs in patients with relapsing multiple sclerosis treated with ocrelizumab vs interferon beta-1a
Notice bibliographique
Résumé
Background No evidence of disease activity (NEDA; defined as no 12-week confirmed disability progression, no protocol-defined relapses, no new/enlarging T2 lesions and no T1 gadolinium-enhancing lesions) using a fixed-study entry baseline is commonly used as a treatment outcome in multiple sclerosis (MS). Objective The objective of this paper is to assess the effect of ocrelizumab on NEDA using re-baselining analysis, and the predictive value of NEDA status. Methods NEDA was assessed in a modified intent-to-treat population ( n = 1520) from the pooled OPERA I and OPERA II studies over various epochs in patients with relapsing MS receiving ocrelizumab (600 mg) or interferon beta-1a (IFN β‐1a; 44 μg). Results NEDA was increased with ocrelizumab vs IFN β-1a over 96 weeks by 75% ( p < 0.001), from Week 0‒24 by 33% ( p < 0.001) and from Week 24‒96 by 72% ( p < 0.001). Among patients with disease activity during Weeks 0‒24, 66.4% vs 24.3% achieved NEDA during Weeks 24‒96 in the ocrelizumab and IFN β-1a groups (relative increase: 177%; p < 0.001). Conclusion Superior efficacy with ocrelizumab compared with IFN β-1a was consistently seen in maintaining NEDA status in all epochs evaluated. By contrast with IFN β-1a, the majority of patients with disease activity early in the study subsequently attained NEDA status with ocrelizumab.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».