Efficacy of the pharmacologic chaperone migalastat in a subset of male patients with the classic phenotype of Fabry disease and migalastat-amenable variants: data from the phase 3 randomized, multicenter, double-blind clinical trial and extension study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Outcomes in patients with Fabry disease receiving migalastat during the phase 3 FACETS trial (NCT00925301) were evaluated by phenotype. Methods Data were evaluated in two subgroups of patients with migalastat-amenable GLA variants: "classic phenotype" ( n =14; males with residual peripheral blood mononuclear cell α-galactosidase A <3% normal and multiorgan system involvement) and "other patients" ( n =36; males not meeting classic phenotype criteria and all females). Endpoints included estimated glomerular filtration rate (eGFR), left ventricular mass index (LVMi), Gastrointestinal Symptoms Rating Scale diarrhea subscale (GSRS-D), renal peritubular capillary (PTC) globotriaosylceramide (GL-3) inclusions, and plasma globotriaosylsphingosine (lyso-Gb 3 ). Results Baseline measures in the classic phenotype patients suggested a more severe phenotype. At month 24, mean (SD) annualized change in eGFR CKD-EPI with migalastat was −0.3 (3.76) mL/min/1.73m 2 in the classic phenotype subgroup; changes in LVMi, GSRS-D, and lyso-Gb 3 were −16.7 (18.64) g/m 2 , −0.9 (1.66), and −36.8 (35.78) nmol/L, respectively. At month 6, mean PTC GL-3 inclusions decreased with migalastat (−0.8) and increased with placebo (0.3); switching from placebo to migalastat, PTC inclusions decreased by −0.7. Numerically smaller changes in these endpoints were observed in the other patients. Conclusion Migalastat provided clinical benefit to patients with Fabry disease and amenable variants, regardless of disease severity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».