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Effect of natalizumab on disease progression in secondary progressive multiple sclerosis (ASCEND): a phase 3, randomised, double-blind, placebo-controlled trial with an open-label extension
Raju Kapoor, Pei‐Ran Ho, Nolan Campbell, Ih Chang, Aaron Deykin, Fiona Forrestal, Nisha Lucas, Bei Yu, Douglas L. Arnold, Mark S. Freedman, Myla Goldman, Hans-Peter Hartung, Eva Havrdová, Douglas Jeffery, A Miller, Finn Sellebjerg, Diego Cadavid, Dan Mikol, Deborah Steiner, E Bartholomé, Marie D’hooghe, Massimo Pandolfo, Bart Van Wijmeersch, Virender Bhan, Gregg Blevins, Donald Brunet, Virginia Devonshire, Pierre Duquette, François Grand’Maison, François Jacques, Yves Lapierre, Liesly Lee, Sarah A. Morrow, Michael Yeung, Michal Dufek, Petr Kaňovský, Ivana Štětkářová, Marika Talábová, Jette Lautrup Frederiksen, Matthias Kant, Thor Petersen, Mads Ravnborg, Laura Airas, Irina Elovaara, Juha-Pekka Erälinna, Taneli Sarasoja, Abdullatif Al Khedr, David Brassat, Bruno Brochet, William Camu, Marc Debouverie, David Laplaud, Christine Lebrun‐Frénay, Jean Pelletier, Patrick Vermersch, Sandra Vukusi, Karl Baum, Achim Berthele, Juergen Faiss, Peter Flachenecker, Reinhard Hohlfeld, Markus Krumbholz, Christoph Lassek, Sven G. Meuth, Tjalf Ziemssen, Orla Hardiman, Christopher McGuigan, Anat Achiron, Dimitrios Karussis, Roberto Bergamaschi, Vincenzo Brescia Morra, Giancarlo Comi, Salvatore Cottone, Luigi M.E. Grimaldi, Luca Massacesi, Ugo Nocentini, Marco Salvetti, Elio Scarpini, Patrizia Sola, Gioacchino Tedeschi, María Trojano, Mauro Zaffaroni, Stephan Frequin, Raymond Hupperts, Joep Killestein, Hans M. Schrijver, Ronald Van Dijl, Erik van Munster, Maciej Czarnecki, Wiesław Drozdowski, Waldemar Fryze, Hanka Hertmanowska, Jan Ilkowski, Anna Kamińska, Gabriela Kłodowska-Duda, Maciej Maciejowski, Ewa Motta, Ryszard Podemski, Andrzej Potemkowski, Teresa Róg, Krzysztof Selmaj, Z Stelmasiak, Adam Stępień, Andrzej Tutaj, Jacek Zaborski, Alexey Boyко, Zanna Chefranova, Evgeny Evdoshenko, Ф. А. Хабиров, С А Сиверцева, E Z Yakupov, José Carlos Álvarez Cermeño, Antonio Escartín, Óscar Fernández Fernández, Antonio Garcı́a-Merino, Miguel Ángel Hernández Pérez, Guillermo Izquierdo Ayuso, José Meca Lallana, Celia Oreja‐Guevara, Albert Saiz Hinarejos, Martin Gunnarsson, Jan Lycke, Claes Martin, Fredrik Piehl, Homayoun Roshanisefat, Peter Sundström, Martin Duddy, Bruno Gran, Timothy Harrower, Jeremy Hobart, Martin L. Lee, Paul Mattison, Richard Nicholas, Owen Pearson, Waqar Rashid, David Rog, Basil Sharrack, Eli Silber, Ben Turner, Anna Williams, John Woolmore, Carolyn Young, Daniel S. Bandari, Joseph R. Berger, Ann Camac, Stanley Cohan, Jill Ker Conway, Keith R. Edwards, Michelle Fabian, Jack Florin, Steven Freedman, Dennis Garwacki, Daniel M. Harrison, Craig Herrman, DeRen Huang, Adil Javed, Stephen Kamin, George Katsamakis, Bhupendra Khatri, Annette Langer-Gould, Sharon Lynch, David H. Mattson, Tamara Miller, Augusto Miravalle, Harold Moses, Suraj Muley, James Napier, A. Scott Nielsen, Andrew R. Pachner, Gabriel Pardo, MaryAnn Picone, Derrick Robertson, Walter Royal, Christopher A. Sheppard, Ben Thrower, Cary Twyman, Emmanuelle Waubant, Jeanette Wendt, Vijayshree Yadav, Rana Zabad, Greg Zarelli
Notice bibliographique
RevueThe Lancet Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensOttawa HospitalNeuroRx Research (Canada)University of OttawaMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsGenentechAcorda TherapeuticsCelgeneBiogenSanofi GenzymeAmerican Academy of NeurologyBayer HealthCareSanofiNational Institute of Neurological Disorders and StrokeTeva Pharmaceutical IndustriesNovartis PharmaEMD SeronoMinistry of EducationNovartisChugai PharmaceuticalRocheGenzymePfizerAmgenMedDay PharmaceuticalsNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésNatalizumabMultiple sclerosisOpen labelMedicinePlaceboDouble blindDiseaseClinical trialInternal medicinePathologyAlternative medicineImmunology
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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.
Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations337
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon