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Enregistrement W4220790507 · doi:10.3389/fneur.2022.809273

Effects of Dimethyl Fumarate on Brain Atrophy in Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis: Pooled Analysis Phase 3 DEFINE and CONFIRM Studies

2022· article· en· W4220790507 sur OpenAlexaff
Kunio Nakamura, Oksana Mokliatchouk, Douglas L. Arnold, Tarek Yousry, Ludwig Kappos, Nancy Richert, Katherine Ayling-Rouse, Catherine Miller, Elizabeth Fisher

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesBiogen
Mots-clésDimethyl fumarateMultiple sclerosisPlaceboRelapsing remittingAtrophyConfidence intervalMedicineBrain sizeNuclear medicineInternal medicineGastroenterologyCardiologyMagnetic resonance imagingPathologyRadiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective In the pivotal DEFINE and CONFIRM trials for dimethyl fumarate (DMF), patterns of brain volume changes were different, potentially due to low sample sizes and because MRIs were analyzed at two different reading centers. We evaluated effects of DMF on brain volume change in patients with multiple sclerosis (MS) through reanalysis of pooled images from DEFINE/CONFIRM trials in one reading center. Methods MRIs from DEFINE/CONFIRM at weeks 0, 24, 48, and 96 from patients randomized to twice-daily DMF or placebo (PBO) were reanalyzed at the Cleveland Clinic to measure brain parenchymal fraction (BPF). To account for pseudoatrophy, brain volume estimates were re-baselined to calculate changes for weeks 48–96. Results Across studies, 301 and 314 patients receiving DMF and PBO, respectively, had analyzable MRIs. In weeks 0–48, mean ± SE percentage change in BPF was −0.44 ± 0.04 vs. −0.34 ± 0.04% in DMF vs. PBO, respectively, whereas in weeks 48–96, mean ± SE percentage change in BPF was −0.27 ± 0.03 vs. −0.41 ± 0.04% in DMF vs. PBO, respectively. The mixed-effect model for repeated measures showed similar results: in weeks 48–96, estimated change (95% confidence interval) in BPF was −0.0021 (−0.0027, −0.0016) for DMF vs. −0.0033 (−0.0039, −0.0028) for PBO (35.9% reduction;p= 0.0025). Conclusions The lower rate of whole brain volume loss with DMF in this pooled BPF analysis in the second year vs. PBO is consistent with its effects on relapses, disability, and MRI lesions. Brain volume changes in the first year may be explained by pseudoatrophy effects also described in other MS clinical trials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,022
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,274 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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