Autologous haematopoietic stem cell transplantation as a first-line disease-modifying therapy in patients with ‘aggressive’ multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Autologous haematopoietic stem cell transplantation (AHSCT) is an effective treatment for patients with multiple sclerosis (MS) who have highly active disease, despite the use of standard disease-modifying therapies (DMTs). However, the optimal time for offering AHSCT to patients with ‘aggressive’ MS is yet to be established. Objectives: The objective was to explore the safety and efficacy of AHSCT as a first-line DMT in patients with ‘aggressive’ MS. Methods: All patients with ‘aggressive’ MS who received AHSCT as a first-line DMT in five European and North American centres were retrospectively evaluated. Results: Twenty patients were identified. The median interval between diagnosis and AHSCT was 5 (1–20) months. All had multiple poor prognostic markers with a median pre-transplant Expanded Disability Status Scale (EDSS) score of 5.0 (1.5–9.5). After a median follow-up of 30 (12–118) months, the median EDSS score improved to 2.0 (0–6.5, p < 0.0001). No patient had further relapses. Three had residual magnetic resonance imaging (MRI) disease activities in the first 6 months post-transplant, but no further new or enhancing lesions were observed in subsequent scans. Conclusion: AHSCT is safe and effective as a first-line DMT in inducing rapid and sustained remission in patients with ‘aggressive’ MS.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».