Predictive validity of NEDA in the 16- and 21-year follow-up from the pivotal trial of interferon beta-1b
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Long-term follow-up from the randomized trial of interferon beta-1b (IFNB-1b) permitted the assessment of different definitions of no evidence of disease activity (NEDA) for predicting long-term outcome in multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: To examine the predictive validity of different NEDA definitions. METHODS: Predictive validity for negative disability outcomes (NDOs) at 16 years and survival at 21 years post-randomization were assessed. NEDA in the first 2 years was defined as follows: clinical NEDA: no relapses or Expanded Disability Status Scale (EDSS) progression from baseline to Year 2; NEDA-3a: no relapses, no confirmed ⩾1-point EDSS progression, and no new T2-active lesions; NEDA-3b: no relapses, no EDSS progression, and no increase in T2 burden of disease (T2-BOD); and NEDA-4: no relapses, no EDSS progression, and no increase in T2-BOD or atrophy. NDOs were defined as death, need for wheelchair, EDSS ⩾6, or progressive MS. RESULTS: A total of 245 and 371 patients were evaluated at 16 and 21 years, respectively. Clinical NEDA predicted NDOs ( p = 0.0029), as did baseline EDSS ( p < 0.0001), baseline T2-BOD ( p < 0.0001), and change in T2-BOD ( p = 0.0033). IFNB-1b treatment ( p = 0.0251), relapse rate in the 2 years before study start ( p = 0.0260), T2-BOD at baseline ( p = 0.0014), and change in T2-BOD ( p = 0.0129) predicted survival at 21 years. CONCLUSION: Clinical NEDA predicted long-term disability outcome. By contrast, definitions of NEDA that included on-therapy changes in magnetic resonance imaging variables did not increase the predictive validity.
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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 | 0,019 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».