Safety experience with continued exposure to ofatumumab in patients with relapsing forms of multiple sclerosis for up to 3.5 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ofatumumab is approved for the treatment of relapsing multiple sclerosis (RMS). Ongoing safety reporting is crucial to understand its long-term benefit-risk profile. OBJECTIVE: Report the safety and tolerability of ofatumumab in RMS after extended treatment up to 3.5 years. METHODS: Patients completing ASCLEPIOS I/II (phase 3), APLIOS, or APOLITOS (phase 2) trials could enter ALITHIOS, a phase 3b, open-label, long-term safety study. We analyzed cumulative data of continuous ofatumumab treatment and of patients newly switched from teriflunomide. RESULTS: The safety population had 1969 patients: 1292 continuously treated with ofatumumab (median time-at-risk 35.5 months, 3253 patient-years) and 677 newly switched (median time-at-risk 18.3 months, 986 patient-years). A total of 1650 patients (83.8%) had ⩾1 adverse events and 191 (9.7%) had ⩾1 serious adverse events. No opportunistic infections or progressive multifocal leukoencephalopathy events were identified; the risk of malignancies was low. Mean serum immunoglobulin (Ig) G levels remained stable. Mean IgM levels decreased but remained above the lower limit of normal in most. Serious infection incidence was low; decreased Ig levels were not associated with serious infections. CONCLUSION: In patients with up to 3.5 years' exposure, ofatumumab was well tolerated, with no new safety risks identified. These findings, with its established effectiveness, support a favorable benefit-risk profile of ofatumumab in RMS.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».