Effect of fingolimod on health-related quality of life in paediatric patients with multiple sclerosis: results from the phase 3 PARADIG<i>MS</i> Study
Notice bibliographique
Résumé
Background In the PARADIG MS Study, fingolimod demonstrated superior efficacy versus interferon (IFN) β-1a and comparable overall incidence of adverse events but slightly higher rate of serious adverse events in patients with paediatric-onset multiple sclerosis (PoMS). Here, we report the health-related quality of life (HRQoL) outcomes from PARADIG MS . Methods Patients with PoMS (N=215; aged 10–<18 years) were randomised to once-daily oral fingolimod (N=107) or once-weekly intramuscular IFN β-1a (N=108). HRQoL outcomes were assessed using the 23-item Pediatric Quality of Life (PedsQL) scale that comprises Physical and Psychosocial Health Summary Scores (including Emotional, Social and School Functioning). A post hoc inferential analysis evaluated changes in self-reported or parent-reported PedsQL scores from baseline up to 2 years between treatment groups using an analysis of covariance model. Results Treatment with fingolimod showed improvements versus IFN β-1a on the PedsQL scale in both the self-reported and parent-reported Total Scale Scores (4.66 vs −1.16, p≤0.001 and 2.71 vs −1.02, p≤0.05, respectively). The proportion of patients achieving a clinically meaningful improvement in the PedsQL Total Scale Score was two times higher with fingolimod versus IFN β-1a per the self-reported scores (47.5% vs 24.2%, p=0.001), and fingolimod was favoured versus IFN β-1a per the parent-reported scores (37.8% vs 24.7%, p=non-significant). Group differences in self-reported Total Scale Scores in favour of fingolimod were most pronounced among patients who had ≥2 relapses in the year prior to study entry or who showed improving or stable Expanded Disability Status Scale scores during the study. Conclusion Fingolimod improved HRQoL compared with IFN β-1a in patients with PoMS as evidenced by the self-reported and parent-reported PedsQL scores.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; 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 ».