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Enregistrement W2916149712 · doi:10.1093/brain/awz023

Randomized trial of intermittent intraputamenal glial cell line-derived neurotrophic factor in Parkinson’s disease

2019· article· en· W2916149712 sur OpenAlexaff
Alan Whone, Matthias Luz, M Boca, Max Woolley, Lucy Mooney, Sonali Dharia, Jack Broadfoot, David Cronin, Christian Schroers, Neil U. Barua, Lara Longpre, Corlane Barclay, Chris Boiko, Greg A. Johnson, H.C. Fibiger, Rob Harrison, Owen T. Lewis, Gemma Pritchard, Mike Howell, Charlie Irving, David W. Johnson, Suk Kinch, Christopher Marshall, Andrew D. Lawrence, Stephan Blinder, Vesna Sossi, A. Jon Stoessl, Paul Skinner, Erich Mohr, Steven S. Gill

Notice bibliographique

RevueBrain · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMedGenesis Therapeutix (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordGatsby Charitable FoundationRenishawNorth Bristol NHS TrustParkinson's UKMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésGlial cell line-derived neurotrophic factorMedicinePlaceboRandomizationParkinson's diseaseRandomized controlled trialPutamenInternal medicineAnesthesiaNeurotrophic factorsDiseasePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the effects of glial cell line-derived neurotrophic factor (GDNF) in Parkinson's disease, using intermittent intraputamenal convection-enhanced delivery via a skull-mounted transcutaneous port as a novel administration paradigm to potentially afford putamen-wide therapeutic delivery. This was a single-centre, randomized, double-blind, placebo-controlled trial. Patients were 35-75 years old, had motor symptoms for 5 or more years, and presented with moderate disease severity in the OFF state [Hoehn and Yahr stage 2-3 and Unified Parkinson's Disease Rating Scale motor score (part III) (UPDRS-III) between 25 and 45] and motor fluctuations. Drug delivery devices were implanted and putamenal volume coverage was required to exceed a predefined threshold at a test infusion prior to randomization. Six pilot stage patients (randomization 2:1) and 35 primary stage patients (randomization 1:1) received bilateral intraputamenal infusions of GDNF (120 µg per putamen) or placebo every 4 weeks for 40 weeks. Efficacy analyses were based on the intention-to-treat principle and included all patients randomized. The primary outcome was the percentage change from baseline to Week 40 in the OFF state (UPDRS-III). The primary analysis was limited to primary stage patients, while further analyses included all patients from both study stages. The mean OFF state UPDRS motor score decreased by 17.3 ± 17.6% in the active group and 11.8 ± 15.8% in the placebo group (least squares mean difference: -4.9%, 95% CI: -16.9, 7.1, P = 0.41). Secondary endpoints did not show significant differences between the groups either. A post hoc analysis found nine (43%) patients in the active group but no placebo patients with a large clinically important motor improvement (≥10 points) in the OFF state (P = 0.0008). 18F-DOPA PET imaging demonstrated a significantly increased uptake throughout the putamen only in the active group, ranging from 25% (left anterior putamen; P = 0.0009) to 100% (both posterior putamina; P < 0.0001). GDNF appeared to be well tolerated and safe, and no drug-related serious adverse events were reported. The study did not meet its primary endpoint. 18F-DOPA imaging, however, suggested that intermittent convection-enhanced delivery of GDNF produced a putamen-wide tissue engagement effect, overcoming prior delivery limitations. Potential reasons for not proving clinical benefit at 40 weeks are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations283
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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