Efficacy of alemtuzumab over 6 years in relapsing–remitting multiple sclerosis patients who relapsed between courses 1 and 2: Post hoc analysis of the CARE-MS studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alemtuzumab is administered as two annual courses for relapsing-remitting multiple sclerosis (MS). Patients may relapse before completing the two-course regimen. OBJECTIVE: The objective was to evaluate 6-year outcomes in patients who relapsed between alemtuzumab Courses 1 and 2 (early relapsers). METHODS: Efficacy in Multiple Sclerosis (CARE-MS) studies who enrolled in the extension. RESULTS: Early relapsers (CARE-MS I: 15%; CARE-MS II: 24%) had more relapses in 1-2 years pre-alemtuzumab and higher mean baseline Expanded Disability Status Scale score than patients without relapse. Their annualized relapse rate declined from Year 1 (CARE-MS I: 1.3; CARE-MS II: 1.2) to Year 2 following Course 2 (0.3; 0.5) and remained low thereafter. Over 6 years, 60% remained free of 6-month confirmed disability worsening; 24% (CARE-MS I) and 34% (CARE-MS II) achieved 6-month confirmed disability improvement. During Year 6, 69% (CARE-MS I) and 68% (CARE-MS II) were free of magnetic resonance imaging (MRI) disease activity. Median percent yearly brain volume loss (Year 1: -0.67% (CARE-MS I); -0.47% (CARE-MS II)) declined after Course 2 (Year 6: -0.24%; -0.13%). CONCLUSION: Early relapsers' outcomes improved after completing the second alemtuzumab course. These findings support administering the approved two-course regimen to maximize clinical benefit. CLINICALTRIALS.GOV REGISTRATION NUMBERS: CARE-MS I, II, extension: NCT00530348, NCT00548405, NCT00930553.
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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 | 0,009 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».