060 Association of brain volume loss and neda outcomes in patients with relapsing multiple sclerosis in the opera i and opera ii studies (ENCORE)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Brain volume loss (BVL) occurs in multiple sclerosis (MS) patients, reflecting irreversible tissue damage. No evidence of disease activity (NEDA), a composite measure assessing absence of clinical and magnetic resonance imaging (MRI) disease activity has emerged as important treatment goal in MS and may be associated with preservation of brain tissue and BVL prevention. Methods Patients in OPERA-I/II ( NCT01247324 /NCT01412333) received 600 mg ocrelizumab (intravenous) very 24 weeks or 44 µg subcutaneous interferon beta-1a (IFNβ-1a) 3x-weekly for 96 weeks. Brain MRI assessments were completed at baseline and 24/48/96 Weeks. Brain volume normalised for head size was measured using SIENAX software. Percent change in whole brain volume (WBV) was determined using SIENA software, changes in cortical grey (GMV) and white (WMV) matter volumes were measured using validated, locally developed Jacobian integrator atrophy software. NEDA was defined as absence of relapses, 12-week confirmed disability progression, T1 Gd–enhancing lesions and new and/or enlarging T2-lesions. Changes from baseline in brain volume were examined in NEDA patients and those with evidence of disease activity (EDA), using the mixed-effects model for repeated measures method. Results The analysis included 1520 patients (ocrelizumab-761; IFNβ-1a-759). Over 96 weeks, 569 (37%) patients [ocrelizumab-363 (48%); IFNβ-1a-206(27%); p<0.001] had NEDA. Compared with EDA patients, NEDA patients had significantly less WBV loss from baseline (30%-reduction; p<0.001). In the NEDA group, ocrelizumab patients had significantly less WBV loss (32%-reduction; p<0.001), WMV loss (34%-reduction; p=0.044) and GMV loss (30%-reduction; p<0.001) from baseline than IFNβ-1a patients. In the EDA group, ocrelizumab patients had significantly less WBV loss (11%-reduction; p=0.047) and GMV loss (21%-reduction; p<0.001) but not WMV loss (1.03%-increase; p=0.90) from baseline than IFNβ-1a patients. Conclusion These findings highlight the importance of NEDA as treatment goal with respect to brain tissue preservation regardless of treatment choice. Ocrelizumab may confer additional benefits in NEDA patients NEDA beyond what is observed with IFNβ-1a.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».