THUR 179 Ocrelizumab effect on neda in patient subgroups of opera I and opera II
Notice bibliographique
Résumé
Background In a pooled analysis of patients with relapsing multiple sclerosis in the Phase III OPERA I and OPERA II ( NCT01247324 /NCT014112333) studies, ocrelizumab increased the proportion of patients with no evidence of disease activity (NEDA) vs interferon β−1a (IFNβ1a); post hoc subgroup analyses are reported here. Methods NEDA (no 12 week confirmed disability progression, relapse, new/enlarging T2 lesions or T1 gadolinium enhancing lesions) rates were compared by Cochran–Mantel–Haenszel test on the pooled modified intent-to-treat (mITT) population (ocrelizumab, n=761 [600 mg intravenously every 24 weeks]; IFNβ1a, n=759 [44 μg subcutaneously three times weekly]; excludes patients with NEDA discontinuing for reasons unrelated to efficacy). Results Treatment benefit for NEDA in the mITT population with ocrelizumab vs IFNβ1a (47.7% vs 27.1%; p<0.001) was maintained across subgroups (ocrelizumab/IFNβ1a; p<0.001 unless stated): age (<40 years: 44.3%/22.6%; ≥40 years: 52.8%/33.7%), gender (male: 44.0%/22.2%; female: 49.7%/29.6%), prior [last 2 years] disease-modifying therapy (yes: 42.8%/23.9%; no: 49.5%/28.3%), prior relapses [last 12 months] (≤1: 49.2%/29.2%; ≥2: 44.2%/22.6%), baseline T1 Gd-enhancing lesions (none: 59.6%/38.8%; ≥1: 30.1%/10.2%) and baseline EDSS score (EDSS <2.5/<4.0: ocrelizumab 50.5%/50.3%, IFNβ1a 27.5%/26.4%; EDSS ≥2.5/≥4.0: ocrelizumab 46.0%/39.6%, IFNβ1a 26.9%/29.4% [NB: EDSS score ≥4: ocrelizumab/IFNβ1a p=0.043]). Conclusions Subgroup analyses were consistent with those of the overall pooled population on maintaining NEDA status.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».