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Enregistrement W3186866477 · doi:10.1111/ene.15009

Plasma neurofilament light chain concentrations as a biomarker of clinical and radiologic outcomes in relapsing multiple sclerosis: Post hoc analysis of Phase 3 ozanimod trials

2021· article· en· W3186866477 sur OpenAlexaff
Sarah Harris, Gıancarlo Comı, Bruce Cree, Douglas L. Arnold, Lawrence Steinman, James K. Sheffield, Harry Southworth, Ludwig Kappos, Jeffrey A. Cohen

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityNeuroRx Research (Canada)Montreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCelgene
Mots-clésMedicinePost-hoc analysisMultiple sclerosisBiomarkerClinical trialPost hocOncologyInternal medicinePathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: We investigated plasma neurofilament light chain concentration (pNfL) as a biomarker for neuroaxonal damage and disease activity using data from Phase 3 trials of ozanimod in relapsing multiple sclerosis (RMS). METHODS: pNfL was measured before and after ozanimod 0.46 mg or 0.92 mg daily or interferon β-1a 30 µg weekly in the randomized, double-blind SUNBEAM and RADIANCE trials. In these post hoc analyses, we investigated relationships between pNfL (at baseline and median percentage change from baseline to Month 12 [SUNBEAM] or 24 [RADIANCE]) and clinical and magnetic resonance imaging outcomes. RESULTS: Median (Q1, Q3) baseline pNfL, available in 1244 of 1346 SUNBEAM participants, was 14.70 (10.16, 23.26) pg/ml and in 1109 of 1313 RADIANCE participants was 13.35 (9.42, 20.41) pg/ml. Baseline gadolinium-enhancing (GdE) and T2 lesion counts increased and brain volume decreased with increasing baseline pNfL. Baseline pNfL was higher in those with versus without on-treatment relapse. Median percentage reduction in pNfL at 12 months in SUNBEAM (n = 1238) and 24 months in RADIANCE (n = 1088) was greater for ozanimod (20%-27%) than interferon β-1a (13%-16%; p < 0.01). Greater pNfL reduction was associated with fewer GdE lesions, fewer new/enlarging T2 lesions per scan, less loss of brain volume, lower annualized relapse rate (ARR), and no evidence of disease activity. The following models predicted ARR: 0.5111 + 0.0116 × ΔNfL at 12 months (SUNBEAM) and 0.4079 + 0.0088 × ΔNfL at 24 months (RADIANCE). CONCLUSIONS: pNfL was associated with clinical and radiologic measures of disease and treatment effects in RMS, supporting its use as a biomarker.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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