Monitoring and management of autoimmunity in multiple sclerosis patients treated with alemtuzumab: practical recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Alemtuzumab is a humanized anti-CD52 monoclonal antibody approved in more than 65 countries for the treatment of relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS). Compared with subcutaneous interferon-beta-1a, alemtuzumab significantly reduced clinical disease activity and the rate of brain volume loss, and improved disability outcomes in patients with active RRMS who were either treatment naive (CARE-MS I study) or who had an inadequate response (≥ 1 relapse after ≥ 6 months of treatment) to prior therapy (CARE-MS II study). Adverse events (AEs) associated with alemtuzumab include infusion-associated reactions, infections, and autoimmunity. The most commonly reported autoimmune AEs observed with alemtuzumab involve the thyroid gland, followed by immune thrombocytopenia and nephropathies. A monitoring program was designed and implemented to facilitate the early detection of autoimmune events to ensure timely and adequate management. The aim of this article is to provide physicians (including neurologists, general practitioners, endocrinologists, hematologists, and nephrologists who may be less familiar with the symptoms and treatment of autoimmune events), with practical real-world recommendations for the monitoring and management of autoimmunity associated with alemtuzumab 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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».