Relapse Rate and MRI Activity in Young Adult Patients With Multiple Sclerosis: A Post Hoc Analysis of Phase 3 Fingolimod Trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Disease activity differs in young patients with multiple sclerosis (MS) compared with the overall adult MS population. Objective The objective of this paper is to evaluate the effect of fingolimod 0.5 mg on disease activity in young adults with MS from three randomized, double-blind Phase 3 trials. Methods Annualized relapse rate (ARR), number of new/newly enlarging T2 lesions (neT2), and no evidence of disease activity (NEDA-3) were estimated in the intent-to-treat population at age 20 (youngest) and 30 (young) and compared to the overall population. Models used included a negative binomial regression (ARR/neT2) and a logistic regression (NEDA), with age at baseline as a continuous covariate. Results ARRs were higher in younger patients (all p < 0.05), and significantly reduced with fingolimod versus placebo or interferon beta-1a (IFN β-1a), with the percentage reduction inversely proportional to age. Fingolimod was significantly associated with a lower number of neT2 lesions versus placebo/IFN in all age groups except versus IFN in the youngest patients. Regardless of age, fingolimod-treated patients were more likely to achieve NEDA-3 versus placebo/IFN β-1a, with strongest benefits in the youngest patients (all p < 0.05). Conclusions Young adults show higher levels of MS disease activity, and may particularly benefit from fingolimod treatment compared with the overall study population.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».