Characterizing lymphocyte counts and infection rates with long-term teriflunomide treatment: Pooled analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Phase 3 studies, teriflunomide reduced relapse rates and disability progression compared with placebo; however, decreases in lymphocyte counts were also observed. OBJECTIVE: To describe the effect of long-term teriflunomide treatment on lymphocyte counts and infection rates among patients in pooled analyses of Phase 3 core and extension studies. METHODS: Four randomized trials (TEMSO, TOWER, TENERE, and TOPIC) compared teriflunomide 7 mg or 14 mg treatment with either placebo and/or subcutaneous interferon (IFN) β-1a 44 µg in patients with relapsing forms of multiple sclerosis (MS) (or first clinical episode suggestive of MS in TOPIC). RESULTS: In 1895, patients ever exposed to teriflunomide, mean (standard deviation) absolute lymphocyte counts declined from Week 0 (1.89 (0.59)) to Week 24 (1.67 (0.52)) and then remained stable thereafter. In the core plus extension studies (up to 10.7 years), 7.3% and 2.2% experienced Grade 1 and Grade 2 lymphopenia, respectively. Infections were reported in 56.9% of patients without lymphopenia, 60.9% with Grade 1 lymphopenia, and 54.8% with Grade 2 lymphopenia. Serious infections occurred in 3.7%, 4.3%, and 7.1%, respectively. CONCLUSION: Long-term risk of lymphopenia and infections in patients who continue to receive teriflunomide is low, demonstrating a limited impact on adaptive and innate immunity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».