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Enregistrement W2954372606 · doi:10.1080/21678421.2019.1632346

Masitinib as an add-on therapy to riluzole in patients with amyotrophic lateral sclerosis: a randomized clinical trial

2019· article· en· W2954372606 sur OpenAlexaff
Jesús S. Mora, Angela Genge, Adriano Chiò, Conrado J. Estol, Delia Chaverri, Mariluz Hernández, Saúl Marín, Javier Mascías, Gabriel Rodríguez, Mónica Povedano, Andrés Paipa, Raúl Domínguez, Josep Gámez, María Salvadó, Christian Lunetta, Carlos Ballario, Nilo Riva, Jessica Mandrioli, Alain Moussy, Jean‐Pierre Kinet, Christian Auclair, Patrice Dubreuil, Vincent Arnold, Colin D. Mansfield, Olivier Hermine

Notice bibliographique

RevueAmyotrophic Lateral Sclerosis and Frontotemporal Degeneration · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesFundación Española para el Fomento de la Investigación de la Esclerosis Lateral Amiotrófica
Mots-clésMedicineInternal medicineClinical endpointPopulationAmyotrophic lateral sclerosisPlaceboCohortRiluzoleTolerabilityRandomized controlled trialOncologyAdverse effectDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To assess masitinib in the treatment of ALS. Methods: Double-blind study, randomly assigning 394 patients (1:1:1) to receive riluzole (100 mg/d) plus placebo or masitinib at 4.5 or 3.0 mg/kg/d. Following a blinded transition from phase 2 to phase 2/3, a prospectively defined two-tiered design was implemented based on ALSFRS-R progression rate from disease-onset to baseline (ΔFS). This approach selects a more homogeneous primary efficacy population (“Normal Progressors”, ΔFS < 1.1 points/month) while concurrently permitting secondary assessment of the broader population. Primary endpoint was decline in ALSFRS-R at week-48 (ΔALSFRS-R), with the high-dose “Normal Progressor” cohort being the prospectively declared primary efficacy population. Missing data were imputed via last observation carried forward (LOCF) methodology with sensitivity analyses performed to test robustness. Results: For the primary efficacy population, masitinib (n = 99) showed significant benefit over placebo (n = 102) with a ΔALSFRS-R between-group difference (ΔLSM) of 3.4 (95% CI 0.65–6.13; p = 0.016), corresponding to a 27% slowing in rate of functional decline (LOCF methodology). Sensitivity analyses were all convergent, including the conservative multiple imputation technique of FCS-REGPMM with a ΔLSM of 3.4 (95% CI 0.53–6.33; p = 0.020). Secondary endpoints (ALSAQ-40, FVC, and time-to-event analysis) were also significant. Conversely, no significant treatment-effect according to ΔALSFRS-R was seen for the broader “Normal and Fast Progressor” masitinib 4.5 mg/kg/d cohort, or either of the low-dose (masitinib 3.0 mg/kg/d) cohorts. Rates of treatment-emergent adverse events (AEs) (regardless of causality or post-onset ΔFS) were 88% with masitinib 4.5 mg/kg/d, 85% with 3.0 mg/kg/d, and 79% with placebo. Likewise, rates of serious AE were 31, 23, and 18%, respectively. No distinct event contributed to the higher rate observed for masitinib and no deaths were related to masitinib. Conclusions: Results show that masitinib at 4.5 mg/kg/d can benefit patients with ALS. A confirmatory phase 3 study will be initiated to substantiate these data.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations222
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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