P.043 Long term MS clinical outcomes predicted by baseline serum neurofilament light levels
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prognostic biomarkers are badly needed to direct MS treatment intensity early in the condition Levels of serum neurofilament light chains (sNfL) result from the destruction of central nervous system axons in MS and correlate with the aggressiveness of the disease. Methods: In this prospective cohort study, we identified patients with serum collected within 5 years of first MS symptom onset with more than 15 years of clinical follow-up. Levels of sNfL were quantified in patients and matched controls using digital immunoassay. Results: Sixty-seven patients had a median follow-up period of 17.4 years (range:15.1-26.1). Median serum NfL levels in baseline samples of MS patients was 10.1 pg/ml, 38.5% higher than median levels in 37 controls (7.26pg/ml, p=0.004). Baseline NfL level was most helpful as a predictive marker to rule out progression; patients with levels less 7.62pg/ml were 4.3 times less likely to develop an EDSS score of 3 4 (p=0.001) and 7.1 times less likely to develop progressive MS (p=0.054). Patients with the highest NfL levels (3rd-tertile, >13.2 pg/ml) progressed most rapidly with an EDSS annual rate of 0.16 (p=0.004), remaining significant after adjustment for sex, age, and disease-modifying treatment (p=0.022). Conclusions: This study demonstrates that baseline sNfL is associated with long term disease progression.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».