Pharmacodynamic Properties of Subcutaneous Immunoglobulin in Myasthenia Gravis: Sub-analyses From an Open-Label Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: We previously reported an open-label prospective trial of subcutaneous immunoglobulin (SCIg) in mild to moderate exacerbations of myasthenia gravis (MG). The effective dose of SCIg in MG and whether measured immunoglobulin G (IgG) levels correlated with measures of disease burden were not reported. Objectives: To understand the relationship between SCIg dosing and serum IgG levels on measures of disease burden: quantitative MG (QMG), MG activities of daily living (MG-ADL), MG composite (MGC), and manual muscle testing (MMT) scores. Methods: We performed post-hoc analyses of variance to assess change in oculobulbar and generalized sub-scores. We assessed the improvement in QMG, MG-ADL, MGC, or MMT over intervals from baseline to week 2, week 2 to week 4, and week 4 to end of study. Improvement was either greater than (coded 1) or was equal to or less than (coded 0) the previous two weeks. Binaries were assessed in binary logistic regression as a function of SCIg dose over the two-week interval as the independent variable. We also performed linear regression analyses with change in the clinical scores as the dependent variable and change in IgG level over the entire study period and over the interval from week 2 to 4, during which change in IgG level was maximal, as the independent variables. Results: Subanalysis of QMG and MG-ADL scores demonstrated significant reductions in the oculobulbar and the generalized portions of both measures. Binary logistic regression analyses did not find any statistically significant correlations between the odds of improvement and weight-adjusted dose of SCIg over two-week intervals. There were no significant relationships between changes in scores and IgG level over the entire study period or over the interval from week 2 to 4. Conclusions: Although SCIg dose varied over the study period, the odds of improvement were not significantly correlated with this, which suggests that the current dose of 2 g/kg for SCIg should be compared to different, possibly lower, dosing regimens head-to-head. The change in clinical scores was not significantly associated with IgG levels suggesting a complex relationship. SCIg may be effective for both ocular and generalized presentations of MG.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».