Autologous hematopoietic stem cell transplantation improves fatigue in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fatigue is a common problem in multiple sclerosis (MS) affecting as many as 90% of patients. The Fatigue Impact Scale (FIS) is a validated measure of fatigue in MS patients. The cause of fatigue in MS is likely multifactorial, with some evidence that ongoing central nervous system (CNS) inflammation is a contributing factor. Immunoablation and autologous hematopoietic stem cell transplantation (aHSCT) have been shown to halt ongoing CNS inflammation. OBJECTIVE: To investigate whether halting all ongoing inflammation with aHSCT impacts FIS scores in patients with severe MS. METHODS: In the Canadian aHSCT study ( ClinicalTrials.gov , NCT01099930), 23 patients underwent aHSCT and had FIS prospectively collected every 6 months for 36 months of follow-up. Change in FIS was analysed by repeated-measures analysis of variance (RMANOVA) with multiple linear regression to determine independent predictors. RESULTS: = 0.001), and four patients had 100% reduction. Improvement in FIS correlated with lower age and Expanded Disability Status Scale at baseline, as well as increased independence as evidenced by a return to gainful employment and even driving. CONCLUSION: Patients had significantly less fatigue on average after aHSCT. This may serve to better understand the contribution of ongoing CNS inflammation to fatigue peculiar to MS.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».