Outcomes of COVID-19 among patients treated with subcutaneous interferon beta-1a for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In accordance with expert guidance, patients have typically continued to receive treatment with subcutaneous interferon beta-1a (sc IFN β-1a) for relapsing multiple sclerosis (MS) during the COVID-19 pandemic. METHODS: We provide a summary of outcomes among sc IFN β-1a-treated patients with adverse events related to confirmed or suspected COVID-19, as reported to the Merck Global Patient Safety Database (as of 2 February 2021). Serious COVID-19-related adverse events (as classified by the reporting clinician) included those leading to hospitalization, admission to intensive care, or death. Outcomes were classified per usual pharmacovigilance practice. RESULTS: The evaluable cohort comprised 603 patients of median age 43 (range, 13-84) years and 75.1% were female. COVID-19 was experienced at a median of 33.0 (range, 0-321.8) months after start of treatment with sc IFN β-1a. A total of 136 (22.6%) patients experienced serious COVID-19 events, including 59 hospitalizations (4 patients admitted to intensive care) and 5 deaths (fatality rate, 0.8%). Regarding non-fatal outcomes, 47.8% of patients (289/603) with COVID-19 adverse events were recovered or recovering at time of analysis; similar findings were apparent for the serious and hospitalized cohorts. CONCLUSION: Findings of this analysis from the Merck Global Patient Safety Database suggest that, compared with available statistics for the general population and those with MS, patients receiving sc IFN β-1a for treatment of relapsing MS have relatively low rates of serious disease and/or severe outcomes with COVID-19.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».