Ocrelizumab efficacy in subgroups of patients with relapsing multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The efficacy and safety of ocrelizumab, versus interferon (IFN) β-1a, for the treatment of relapsing multiple sclerosis (RMS) from the identically designed OPERA I (NCT01247324) and OPERA II (NCT01412333) phase III studies has been reported; here we present subgroup analyses of efficacy endpoints from the pooled OPERA I and OPERA II populations. METHODS: Patients with RMS were randomized to either ocrelizumab 600 mg administered by intravenous infusion every 24 weeks or subcutaneous IFN β-1a 44 µg three times per week throughout the 96-week treatment period. Relapse, disability, and MRI outcomes were analyzed for predefined and post hoc subgroups based on demographic and disease characteristics along with prior treatment using appropriate statistical tests to determine the treatment effect in subgroups and treatment-by-subgroup interactions. RESULTS: The significant treatment benefit of ocrelizumab, versus IFN β-1a, observed in the overall OPERA I and OPERA II pooled populations was maintained across most subgroup strata for all endpoints, including annualized relapse rate, disability progression, and MRI outputs. CONCLUSIONS: The treatment effect of ocrelizumab versus IFN β-1a, measured by clinical and MRI outcomes, was maintained across most of the subgroups and strata of interest, and the pattern of treatment benefit across all subgroups was consistent with that from the pooled OPERA studies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».