Identification of predictors of response to Erenumab in a cohort of patients with migraine
Notice bibliographique
Résumé
Background: The migraine-specific monoclonal antibody Erenumab targeting the calcitonin gene related peptide receptor is an effective and well tolerated preventive treatment of episodic and chronic migraine. However, its price limits its use as a first line therapy against migraine. Therefore, identifying patients who will adequately respond to such treatment is paramount. Methods: In this retrospective, real-life cohort study, 172 adult patients with refractory episodic or chronic migraine treated with Erenumab were included. To identify the predictors of response to Erenumab, bivariate subgroup analysis of several potential factors was performed, and multivariate logistic regression modeling was done to obtain Odds Ratio (OR). Results: Of the 172 patients, 57.0% achieved a successful treatment response (reduction of monthly migraine days by ≥50%). Statistically significant predictors of a treatment response were the presence of chronic migraine, tension-type headache, and a positive response to triptan with an odd ratio of 0.473 (95% CI, 0.235–0.952), 0.485 (95% CI, 0.245–0.962) and 3.985 (95% CI, 1.811–8.770), respectively (P < 0.05). Conclusions: Successful Erenumab treatment response rate was 57.0% in this retrospective cohort. As chronic migraine and tension-type headache were negative predictors of Erenumab response while triptan response was a positive predictor, this data suggests the potential for Erenumab monotherapy without the need for traditional preventive treatment in refractory migraine sufferers improving side effect profile and treatment adherence for a cohort of patients difficult to treat.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».