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Enregistrement W3163918913 · doi:10.1111/head.14128

Matching‐adjusted indirect comparisons of oral rimegepant versus placebo, erenumab, and galcanezumab examining monthly migraine days and health‐related quality of life in the treatment of migraine

2021· article· en· W3163918913 sur OpenAlexaff
Evan Popoff, Karissa Johnston, Robert Croop, Alexandra Thiry, Linda Harris, Lauren Powell, Vladimir Coric, Gilbert L’Italien, James Moren

Notice bibliographique

RevueHeadache The Journal of Head and Face Pain · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMigraine and Headache Studies
Établissements canadiensVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboMigraineMedicineConfidence intervalCalcitonin gene-related peptideQuality of life (healthcare)Clinical trialInternal medicinePhysical therapyAlternative medicineReceptorPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Rimegepant is an orally administered small-molecule calcitonin gene-related peptide (CGRP) receptor antagonist, with demonstrated efficacy in the acute treatment of migraine. Recent estimates from a single-arm trial (BHV3000-201) have also shown evidence of long-term preventive effects in monthly migraine days (MMDs) and health-related quality of life (HRQoL). This study aimed to compare MMDs and HRQoL data for oral rimegepant to those obtained in placebo-controlled trials for injectable anti-CGRP monoclonal antibodies (mAbs) galcanezumab and erenumab. METHODS: Matching-adjusted indirect comparisons (MAICs) were conducted using rimegepant subject-level data and published aggregate-level results from mAb trials. Rimegepant baseline characteristics were matched to the pooled subject characteristics from EVOLVE-I/II (galcanezumab vs. placebo; n = 1773) and STRIVE (ereumab vs. placebo; n = 955) by reweighting the rimegepant subjects to more closely match the distributions observed in these trials. To align with inclusion criteria of the mAb trials, only the subset of rimegepant subjects with a history of 4-14 MMDs were included (n = 257). Weighted mean differences were used to calculate adjusted change in MMDs, Migraine Disability Assessment Test (MIDAS) score, and Migraine-Specific Quality of Life Questionnaire version 2 (MSQv2) scores from baseline to week 12. RESULTS: When matched to the EVOLVE trials, rimegepant was superior to placebo with a mean difference in MMD change from baseline [95% confidence interval] of -1.16 [-1.80, -0.52] and was not statistically significantly different from galcanezumab 0.59 [-0.13, 1.32]. When matched to the STRIVE trial, rimegepant was superior to placebo -1.59 [-2.15, -1.03] and was not statistically significantly different from erenumab -0.06 [-0.61, 0.50]. Rimegepant showed superior MIDAS and MSQv2 results compared with placebo in both EVOLVE trials and in the STRIVE trial, no statistically significant differences from galcanezumab and erenumab regarding MIDAS, and favorable results compared with erenumab across all MSQv2 domains, while being generally similar to galcanezumab across all MSQv2 domains. CONCLUSIONS: When adjustments were made to reflect baseline characteristics in published literature, supporting data from BHV3000-201 suggest that rimegepant every other day is an effective therapy in reducing disability and MMDs and enhancing migraine-specific HRQoL. These data support the preventive benefit observed in randomized trials of rimegepant and further validate its efficacy for both acute and preventive treatment of migraine.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,009
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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