004 Pregnancy-related relapse in natalizumab, fingolimod and dimethyl fumarate-treated women with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate pregnancy-related disease activity in a contemporary multiple sclerosis (MS) cohort. Methods Data were obtained from the MSBase Registry. Term/preterm pregnancies conceived from 2011-2019 were included (modern cohort). Annualised relapse rates (ARR) were calculated before, during and after pregnancy. Predictors of intrapartum and early postpartum (1st3 months) relapse were determined by clustered logistic and Cox regression analyses, respectively. Results We included 1640 pregnancies from 1452 women. Disease-modifying therapy (DMT) used in the one-year preconception included natalizumab (n=219), fingolimod (n=147), dimethyl fumarate (DMF; n=57) and low-efficacy therapies (n=845). Preconception ARR by DMT class used before conception were: natalizumab, 0.29 (95% CI 0.22-0.37); fingolimod, 0.37 (0.28-0.49); DMF, 0.24 (0.13-0.41); low-efficacy, 0.29 (0.25-0.33); and none, 0.24 (0.19-0.31). Among women who used fingolimod or natalizumab, ARR increased during pregnancy. Intrapartum ARR decreased in preconception DMF, low-efficacy or no DMT groups. ARR spiked after delivery across all DMT groups. Natalizumab continuation into pregnancy reduced the odds of relapse during pregnancy (OR 0.76 per month [0.60-0.95], p=0.017). DMT re-initiation with natalizumab protected against postpartum relapse (HR 0.11 [0.04-0.32], p<0.0001). Breastfeeding women were less likely to relapse (HR 0.61 [0.41-0.91], p=0.016). Conclusion Women with MS prescribed natalizumab or fingolimod preconception had higher rates of intrapartum and postpartum relapse. In women considered to be at high relapse risk, use of natalizumab before pregnancy and continued up to 32-34 weeks gestation, with early re-initiation after delivery is an effective option to minimise relapse risks. Strategies of DMT use have to be balanced against potential foetal/neonatal complications.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».