Siponimod: Disentangling disability and relapses in secondary progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In multiple sclerosis, impact of treatment on disability progression can be confounded if treatment also reduces relapses. OBJECTIVE: To distinguish siponimod's direct effects on disability progression from those on relapses in the EXPAND phase 3 trial. METHODS: Three estimands, one based on principal stratum and two on hypothetical scenarios (no relapses, or equal relapses in both treatment arms), were defined to determine the extent to which siponimod's effects on 3- and 6-month confirmed disability progression were independent of on-study relapses. RESULTS: Principal stratum analysis estimated that siponimod reduced the risk of 3- and 6-month confirmed disability progression by 14%-20% and 29%-33%, respectively, compared with placebo in non-relapsing patients. In the hypothetical scenarios, risk reductions independent of relapses were 14%-18% and 23% for 3- and 6-month confirmed disability progression, respectively. CONCLUSION: By controlling the confounding impact of on-study relapses on confirmed disability progression, these statistical approaches provide a methodological framework to assess treatment effects on disability progression in relapsing and non-relapsing patients. The analyses support that siponimod may be useful for treating secondary progressive multiple sclerosis in patients with or without relapses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».