Proportion of alemtuzumab-treated patients converting from relapsing-remitting multiple sclerosis to secondary progressive multiple sclerosis over 6 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few data exist concerning conversion to secondary progressive MS in patients treated with disease-modifying therapies. OBJECTIVE: Determine the proportion of alemtuzumab-treated patients converting from relapsing-remitting to secondary progressive MS during the CARE-MS core and extension studies. METHODS: = 811) were analyzed post hoc for secondary progressive MS conversion. Optimal conversion definition: Expanded Disability Status Scale (EDSS) score ≥4, pyramidal functional system score ≥2, and confirmed progression over ≥3 months including confirmation within the functional system leading to progression, independent of relapse. RESULTS: Over 6.2 years median follow-up, 20 alemtuzumab-treated patients converted (Kaplan-Meier estimate, 2.7%; 95% confidence interval, 1.8%-4.2%). Sensitivity analysis accounting for dropouts showed similar results (3%), as did analyses using alternative definitions with different EDSS thresholds and/or confirmation periods, and analysis of core study subcutaneous interferon beta-1a-treated patients who received alemtuzumab in the extension. Patients converting to secondary progressive MS were older, and had higher EDSS scores and greater brain lesion volumes at baseline, but did not need additional alemtuzumab or other therapies. CONCLUSIONS: NCT00530348, NCT00548405, NCT00930553.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».