Best Practices for Long-Term Monitoring and Follow-Up of Alemtuzumab-Treated MS Patients in Real-World Clinical Settings
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a chronic autoimmune neurological disease that typically affects young adults, causing irreversible physical disability and cognitive impairment. Alemtuzumab, administered intravenously as 2 initial courses of 12 mg/day (5 consecutive days at baseline, and 3 consecutive days 12 months later), resulted in significantly greater improvements in clinical and MRI outcomes vs. subcutaneous interferon beta-1a over 2 years in patients with active relapsing-remitting MS (RRMS) who were either treatment-naive (CARE-MS I; NCT00530348) or had an inadequate response to prior therapy (CARE-MS II; NCT00548405). Efficacy with alemtuzumab was maintained over 7 years in subsequent extension studies (NCT00930553; NCT02255656), in the absence of continuous treatment and with a consistent safety profile. There is an increased incidence of autoimmune events in patients treated with alemtuzumab (mainly thyroid events, but also immune thrombocytopenia and nephropathy), which imparts a need for mandatory safety monitoring for 4 years following the last treatment. The risk management strategy for alemtuzumab-treated patients includes laboratory monitoring and a comprehensive patient education and support program that enables early detection and effective management of autoimmune events, yielding optimal outcomes for MS patients. Here we provide an overview of tools and techniques that have been implemented in real-world clinical settings to reduce the burden of monitoring for both patients and healthcare providers, including customized educational materials, the use of social media, and interactive online databases for managing healthcare data. Many practices are also enhancing patient outreach efforts through coordination with specialized nursing services and ancillary caregivers. The best practice recommendations for safety monitoring described in this article, based on experiences in real-world clinical settings, may enable early detection and management of autoimmune events, and help with implementation of monitoring requirements while maximizing the benefits of alemtuzumab treatment for MS patients.
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 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 | 0,019 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».