Ocrelizumab treatment for relapsing-remitting multiple sclerosis after a suboptimal response to previous disease-modifying therapy: A nonrandomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many patients with multiple sclerosis (MS) experience suboptimal disease control despite the use of disease-modifying therapy (DMT). OBJECTIVE: To assess the efficacy and safety of ocrelizumab (OCR) in patients with relapsing-remitting MS (RRMS) and suboptimal response to prior DMTs. METHODS: Patients with RRMS and suboptimal responses (one clinically reported relapse and/or lesion activity) after ⩾ 6 months on another DMT were enrolled. OCR 600 mg was given intravenously every 24 weeks. The primary outcome was no evidence of disease activity (NEDA), defined as the absence of protocol-defined relapse, confirmed disability progression (CDP), T1 Gd-enhancing lesions, and new/enlarging T2 lesions. RESULTS: = 576 (94.7%)). Over 96 weeks, 48.1% of mITT patients achieved NEDA, and most were free from protocol-defined relapse (89.6%), CDP (89.6%), and T1 Gd-enhancing lesions (95.5%); 59.5% had no new/enlarging T2 lesions. Safety observations were consistent with findings in the pivotal trials. CONCLUSION: Consistent efficacy of OCR on clinical and magnetic resonance imaging (MRI) disease activity measures and progression was shown in patients with RRMS and a suboptimal response to prior DMTs; no new safety signals were observed.
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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 | 0,004 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».