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Enregistrement W3025106536 · doi:10.1016/j.msard.2020.102158

Teriflunomide vs injectable disease modifying therapies for relapsing forms of MS

2020· review· en· W3025106536 sur OpenAlexaff
Patrick Vermersch, Jiwon Oh, Mark Cascione, Celia Oreja‐Guevara, Claudio Gobbi, Lori Hendin Travis, Kjell-Morten Myhr, Patricia K. Coyle

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesActelion PharmaceuticalsGenentechBayer ScheringIC Design Education CenterAlkermesAlexion PharmaceuticalsGenzymeBiogen IdecPatient-Centered Outcomes Research InstituteCelgeneBayerBiogenBayer HealthCareSanofiAlmirallMedDay PharmaceuticalsMerckNational Institute of Neurological Disorders and StrokeTeva Pharmaceutical IndustriesEMD SeronoNovartisRochePfizer
Mots-clésTeriflunomideMedicineMultiple sclerosisTolerabilityAdverse effectDiseaseFingolimodIntensive care medicineNatalizumabInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis (MS) is a chronic, immune-mediated, inflammatory disease affecting the white and gray matter of the central nervous system. Several disease modifying therapies (DMTs) have been shown to significantly reduce relapse rates, slow disability worsening, and modify the overall disease course of MS. Decision-making when initiating a DMT should be shared between the patient and physician. Important factors such as prognostic indicators, safety, patient preferences, adherence, and convenience should also be considered. Treatment guidelines recommend switching a DMT when a patient experiences breakthrough disease activity, but also for patients who experience adverse events. Compared with injectable therapies, oral DMTs are often associated with increased treatment adherence and patient satisfaction, due to a less burdensome route of administration and greater tolerability. This review will summarize the available scientific evidence for injectable DMTs and the oral DMT teriflunomide, including considerations for both treatment-naïve patients initiating a DMT and patients switching from an injectable DMT.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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