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Enregistrement W4210475989 · doi:10.1002/acn3.51492

Drug‐refractory myasthenia gravis: Clinical characteristics, treatments, and outcome

2022· article· en· W4210475989 sur OpenAlexfundno aff
Elena Cortés‐Vicente, Rodrigo Álvarez‐Velasco, Francesc Pla‐Juncà, Ricard Rojas‐García, Carmen Paradas, Teresa Sevilla, Carlos Casasnovas, María Teresa Gómez‐Caravaca, Julio Pardo, Alba Ramos‐Fransí, Ana L. Pelayo‐Negro, Gerardo Gutiérrez‐Gutiérrez, Janina Turón‐Sans, Adolfo López de Munaín, A. Guerrero-Solá, Ivonne Jericó, María Asunción Martín, María Dolores Mendoza, Germán Morís, Beatriz Gómez, Tania García‐Sobrino, Elba Pascual‐Goñi, David Reyes‐Leiva, Isabel Illa, Eduard Gallardo

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIMinistry of Health, British ColumbiaEuropean Commission
Mots-clésMedicineRefractory (planetary science)Myasthenia gravisInternal medicineDrugGastroenterologyObservational studyDrug withdrawalPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe the clinical characteristics and outcomes in patients with refractory myasthenia gravis (MG) and to determine the effectiveness and side effects of the drugs used for their treatment. METHODS: This observational retrospective cross-sectional multicenter study was based on data from the Spanish MG Registry (NMD-ES). Patients were considered refractory when their MG Foundation of America post-interventional status (MGFA-PIS) was unchanged or worse after corticosteroids and two or more other immunosuppressive agents. Clinical and immunologic characteristics of drug-refractory patients, efficiency and toxicity of drugs used, and outcome (MGFA-PIS) at end of follow-up were studied. RESULTS: We included 990 patients from 15 hospitals. Eighty-four patients (68 of 842 anti-acetylcholine receptor [AChR], 5 of 26 anti-muscle-specific tyrosine kinase [MusK], 10 of 120 seronegative, and 1 of 2 double-seropositive patients) were drug refractory. Drug-refractory patients were more frequently women (p < 0.0001), younger at onset (p < 0.0001), and anti-MuSK positive (p = 0.037). Moreover, they more frequently presented a generalized form of the disease, bulbar symptoms, and life-threatening events (p < 0.0001; p = 0.018; and p = 0.002, respectively) than non-drug-refractory patients. Mean follow-up was 9.8 years (SD 4.5). Twenty-four (50%) refractory patients had side effects to one or more of the drugs. At the end of follow-up, 42.9% of drug-refractory patients (42.6% of anti-AChR, 100% of anti-MuSK, and 10% of seronegative patients) and 79.8% of non-drug-refractory patients (p < 0.0001) achieved remission or had minimal manifestations. Eighty percent of drug-refractory-seronegative patients did not respond to any drug tested. INTERPRETATION: In this study, 8.5% of MG patients were drug-refractory. New more specific drugs are needed to treat drug-refractory MG patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,557

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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