Low-Dose Mycophenolate Mofetil for Treatment of Neuromyelitis Optica Spectrum Disorders: A Prospective Multicenter Study in South China
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the efficacy and safety of low-dose mycophenolate mofetil (MMF，1000 mg/day) treatment of neuromyelitis optica spectrum disorders (NMOSDs). Methods This study was a multicenter, open, prospective, follow-up clinical trial. The data include retrospective clinical data from the pretreatment phase and prospective data from the posttreatment phase. From September 2014 to February 2017, NMOSD patients seropositive for aquaporin 4-IgG (AQP4-IgG) were treated with low-dose MMF. Results Ninety NMOSD patients were treated with MMF for a median duration of 18 months (range 6-40 months). The median annual recurrence rate (ARR) decreased from 1.02 before treatment to 0 (P<0.0001) after treatment, and the Expanded Disability Status Scale (EDSS) score decreased from 4 to 3 (P<0.0001). The EDSS score was significantly lower (P=0.038) after the first 90 days of treatment. The serum AQP4-IgG titer decreased in 50 cases (63%). The median Simple McGill pain score (SF-MPQ) was reduced in 65 patients (88%) with myelitis from 17 (range 0-35) to 11 (range 0-34) after treatment (P<0.0001). The median Hauser walking index (Hauser Walk Rating Scale) was reduced from 2 (range 1-9) before treatment to 1 (range 0-7) after treatment (P<0.0001). Adverse events were documented in 43% of the patients, and eight patients discontinued MMF due to intolerable adverse events. Fourteen (16%) of the total patients discontinued MMF after our last follow-up for various reasons and switched to azathioprine or rituximab. Conclusion Low-dose MMF reduced clinical relapse and disability in NMOSD patients in South China. However, some patients still suffered from adverse events at this dosage.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».