Sequencing of high-efficacy disease-modifying therapies in multiple sclerosis: perspectives and approaches
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is characterized by chronic inflammation in conjunction with neurodegeneration within the central nervous system. Most individuals with MS begin with a relapsing remitting course that later transitions to secondary progressive MS. Currently available disease-modifying therapies (DMTs) for relapsing MS have been demonstrated to reduce disease activity, however most patients require a change in therapy over the course of their disease. Treatment goals include the prevention of relapses and disability accumulation and to achieve this objective requires careful planning. Sequencing of DMTs for individual patients should be designed in such a way to maximize disease control and minimize risk based on the mechanism of action, pharmacokinetic and pharmacodynamic properties of each therapy. This includes the DMT patients are being switched from to those they are being switched to. The reversibility of immune system effects should be a key consideration for DMT sequence selection. This feature varies across DMTs and should factor more prominently in decision making as newer treatments become available for the prevention of disability accumulation in patients with progressive MS. In this short review, we discuss the landscape of existing therapies with an eye to the future when planning for optimal DMT sequencing. While no cure exists for MS, efforts are being directed toward research in neuroregeneration with the hope for positive outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle