Disease-modifying drugs for multiple sclerosis and infection risk: a cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Little is known about disease-modifying treatments (DMTs) for multiple sclerosis (MS) and infection risk in clinical practice. We examined the association between DMTs and infection-related medical encounters. METHODS: Using population-based administrative data from British Columbia, Canada, we identified MS cases and followed them from their first demyelinating event (1996-2013) until emigration, death or study end (December 2013). Associations between DMT exposure (by DMT generation or class) and infection-related physician or hospital claims were assessed using recurrent time-to-events models, adjusted for age, sex, socioeconomic status, index year and comorbidity count. Results were reported as adjusted HRs (aHRs). RESULTS: Of 6793 MS cases, followed for 8.5 years (mean), 1716 (25.3%) were DMT exposed. Relative to no DMT, exposure to any first-generation DMT (beta-interferon or glatiramer acetate) was not associated with infection-related physician claims (aHR: 0.96; 95% CI 0.89 to 1.02), nor was exposure to these drug classes when assessed separately. Exposure to any second-generation DMT (oral DMT or natalizumab) was associated with an increased hazard of an infection-related physician claim (aHR: 1.47; 95% CI 1.16 to 1.85); when assessed individually, the association was significant for natalizumab (aHR: 1.59; 95% CI 1.19 to 2.11) but not the oral DMTs (aHR: 1.17; 95% CI 0.88 to 1.56). While no DMTs were associated with infection-related hospital claims, these hospitalisations were also uncommon. CONCLUSION: Exposure to first-generation DMTs was not associated with an altered infection risk. However, exposure to the second-generation DMTs was, with natalizumab associated with a 59% increased risk of an infection-related physician claim. Continued pharmacovigilance is warranted, including an investigation of the DMT-associated infection burden on patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».