The ACROSS study: Long-term efficacy of fingolimod in patients with relapsing–remitting multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In chronic diseases such as multiple sclerosis requiring lifelong treatment, studies on long-term outcomes are important. OBJECTIVE: To assess disability and magnetic resonance imaging-related outcomes in relapsing multiple sclerosis patients from a Phase 2 study of fingolimod 10 or more years after randomization and to compare outcomes in patients who had a higher fingolimod exposure versus those with a lower fingolimod exposure. METHODS: ACROSS was a cross-sectional follow-up study of patients originally enrolled in a Phase 2 fingolimod proof-of-concept study (NCT00333138). Disability and magnetic resonance imaging-related outcomes were assessed in patients grouped according to fingolimod treatment duration, based on an arbitrary cut-off: ≥8 years (high exposure) and <8 years (low exposure). RESULTS: Overall, 175/281 (62%) patients participated in ACROSS; 104 (59%) of these were classified "high exposure." At 10 years, patients in the high-exposure group had smaller increases in Expanded Disability Status Scale (+0.55 vs. +1.21), and lower frequencies of disability progression (34.7% vs. 56.1%), wheelchair use (4.8% vs. 16.9%), or transition to secondary progressive multiple sclerosis (9.6% vs. 22.5%) than those in the low-exposure group. The high-exposure patients also had less progression in most magnetic resonance imaging-related outcomes. CONCLUSION: After 10 years of fingolimod treatment, disability progression was lower in the high-exposure group than in the low-exposure group.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».