Symptomatic pharmacotherapy in ALS: data analysis from a platform-based medication management programme
Notice bibliographique
Résumé
Although symptomatic medicines constitute an important intervention in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), few systematic investigations into drug management have been reported so far.1 Furthermore, symptomatic pharmacotherapy is constantly evolving with an increasing number of drugs being used. Therefore, more detailed information on drug prescription must be obtained to monitor the current standards of care, identify potential shortcomings in drug management and elucidate progress in symptomatic pharmacotherapy. Thus, the aims of the present study were to (i) identify the spectrum of symptomatic drugs; (ii) rank symptomatic drugs according to their frequency of use; (iii) assign symptomatic drugs to pharmacological domains and (iv) determine the number of symptomatic drugs per patient. We hypothesised that the pharmacological spectrum and frequency of use range widely. Furthermore, we supposed that symptomatic drug treatment may vary substantially among patients with ALS and may be highly personalised. A prospective, multicentre, cross-sectional observational study was conducted. The participants met the following criteria: (1) diagnosis of ALS2; (2) one or more ALS-related drug prescriptions; (3) participation in a case management programme for ALS medication; (4) consent to data capture using a digital research platform.3 The cohort encompassed patients who had received treatment at nine specialised ALS centres in Germany between July 2013 and December 2019. Participant’s demographic and clinical data are summarised in figure 1A. Detailed methods and the setting of the study are listed in the online supplementary file 1. ### Supplementary data [jnnp-2020-322938supp001.pdf] Figure 1 (A) Characteristics of the study participants. (B) Assignment of symptomatic drugs to pharmacologic domains and ranking according to the frequency of use. The number and percentage of patients is shown who received the drug during the course of ALS treatment. Symptomatic drugs were assorted the leading domains of symptomatic drugs: (1) anticholinergic drugs: pirenzepine, ipratropium bromide, amitriptyline, atropine, scopolamine, bornaprine, …
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».