A.5 Identification of predictors of response to Erenumab in episodic and chronic migraine in a cohort of patients: a preliminary analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Erenumab is an antibody anti-calcitonin gene related peptide (CGRP) receptor approved for the treatment of episodic (EM) and chronic migraine (CM). In this study, we aimed to identify the predictors of response to the treatment. Methods: This is an ongoing retrospective cohort study of 120 patients (49 with cervicalgia) with EM or CM treated with Erenumab. The first endpoint was to identify the success rate of this treatment (at least 50% reduction in monthly migraine days during the third month of the treatment). The second endpoint was to identify the predictors of response to Erenumab treatment. Results: Seventy one percent of patients achieved a favorable response (P-value<0.001) to Erenumab. Patients with cervicalgia showed a lower treatment success rate (21.1% with vs 40.8% without cervicalgia) while patients without cervicalgia showed a higher treatment success rate (78. 9% without vs 59.2% with cervicalgia) with a P-value of 0.025 and an odd ratio of 0.388 (95% CI 0.174-0.869, P-value=0.021). A similar trend was observed in patients with occipital neuralgia and obesity (P-value<0.08). Conclusions: The preliminary analysis of this study demonstrates that cervicalgia (and to a lesser extend occipital neuralgia and obesity) is a negative predictor of response to Erenumab in patients with migraine.
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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 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».