Effects of Nintedanib on Quantitative Lung Fibrosis Score in Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nintedanib slows disease progression in patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) by reducing decline in Forced Vital Capacity (FVC). The effects of nintedanib on abnormalities on high-resolution computed tomography scans have not been previously studied. OBJECTIVE: We conducted a Phase IIIb trial to assess the effects of nintedanib on changes in Quantitative Lung Fibrosis (QLF) score and other measures of disease progression in patients with IPF. METHODS: 113 patients were randomized 1:1 to receive nintedanib 150 mg bid or placebo double-blind for ≥6 months, followed by open-label nintedanib. The primary endpoint was the relative change from baseline in QLF score (%) at month 6. Analyses were descriptive and exploratory. RESULTS: Adjusted mean relative changes from baseline in QLF score at month 6 were 11.4% in the nintedanib group (n=42) and 14.6% in the placebo group (n=45) (difference 3.2% [95% CI: -9.2, 15.6]). Adjusted mean absolute changes from baseline in QLF score at month 6 were 0.98% and 1.33% in these groups, respectively (difference 0.35% [95% CI: -1.27, 1.96]). Adjusted mean absolute changes from baseline in FVC at month 6 were -14.2 mL and -83.2 mL in the nintedanib (n=54) and placebo (n=54) groups, respectively (difference 69.0 mL [95% CI: -8.7, 146.8]). CONCLUSION: Exploratory data suggest that in patients with IPF, 6 months' treatment with nintedanib was associated with a numerically smaller degree of fibrotic change in the lungs and reduced FVC decline versus placebo. These data support previous findings that nintedanib slows the progression of IPF.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».