Clinical outcome measures in SPMS trials: An analysis of the IMPACT and ASCEND original trial data sets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Still too little is known about the natural history of clinical outcome measures beyond the Expanded Disability Status Scale (EDSS), such as the timed 25-foot walk (T25FW) and nine-hole peg test (9HPT) in secondary progressive multiple sclerosis (SPMS). OBJECTIVE: To describe progression on the EDSS, T25FW, 9HPT, and their combinations. To investigate the association of the baseline characteristics age, sex, EDSS, T25FW, gadolinium-enhancing lesions, and relapse activity with EDSS and T25FW progression. METHODS: Using original trial data from the placebo arms of the IMPACT and ASCEND randomized controlled trials, we describe disability progression (with and without 3- or 6-month confirmation). We investigated the association of selected baseline characteristics with EDSS and T25FW progression over 2 years using binary logistic regression. RESULTS: T25FW was the single outcome measure with the largest proportion of patients progressing, followed by EDSS and 9HPT. EDSS and T25FW at baseline were associated with EDSS and T25FW progression in both data sets. Age and relapse activity were only mild and inconsistent predictors, while sex and gadolinium enhancement at baseline did not predict disability progression in either data set. CONCLUSION: Our analyses inform the selection of primary outcome measures as well as inclusion criteria for clinical trials in SPMS.
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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 | 0,025 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».