Predictive value of early magnetic resonance imaging measures is differentially affected by the dose of interferon beta-1a given subcutaneously three times a week: an exploratory analysis of the PRISMS study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On-treatment magnetic resonance imaging lesions may predict long-term clinical outcomes in patients receiving interferon β-1a. This study aimed to assess the effect of active T2 and T1 gadolinium-enhancing (Gd+) lesions on relapses and 3-month confirmed Expanded Disability Status Scale (EDSS) progression in the PRISMS clinical trial. METHODS: Exploratory analyses assessed whether active T2 and T1 Gd + lesions at Month 6, or active T2 lesions at Month 12, predicted clinical outcomes over 4 years in PRISMS. RESULTS: Mean active T2 lesion number at Month 6 was significantly lower with interferon beta-1a given subcutaneously (IFN β-1a SC) 44 μg and 22 μg 3×/week (tiw) than with placebo (p < 0.0001). The presence of ≥4 versus 0 active T2 lesions predicted disability progression at Years 3-4 in the IFN β-1a SC 22 μg group only (p < 0.05), whereas the presence of ≥2 versus 0-1 active T2 lesions predicted disability progression in the placebo/delayed treatment (DTx) (Years 2-4; p < 0.05) and IFN β-1a SC 22 μg groups (Years 3-4; p < 0.05). Greater active T2 lesion number at 6 months predicted relapses in the placebo/DTx group only (≥4 vs. 0, Years 1-4; ≥2 vs. 0-1, Years 2-4; p < 0.05), and the presence of T1 Gd + lesions at 6 months predicted disability progression in the IFN β-1a SC 44 μg group only (Year 1; p < 0.05). The presence of ≥2 versus 0-1 active T2 lesions at 12 months predicted disability progression over 3 and 4 years in the IFN β-1a SC 44 μg group. CONCLUSION: Active T2 lesions at 6 months predicted clinical outcomes in patients receiving placebo or IFN β-1a SC 22 μg, but not in those receiving IFN β-1a SC 44 μg. Active T2 lesions at 12 months may predict outcomes in those receiving IFN β-1a SC 44 μg and are possibly more suggestive of poor response to therapy than T2 results at 6 months.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».