P.016 Clinical course of relapsing remitting multiple sclerosis post-natalizumab
Notice bibliographique
Résumé
Background: Natalizumab is an efficacious disease modifying therapy (DMT) for relapsing remitting multiple sclerosis (RRMS), however, duration of therapy is often limited by risk of progressive multifocal leukoencephalopathy (PML). We describe the clinical course of RRMS patients switched from natalizumab to another DMT in a Canadian MS clinic. Methods: We conducted a retrospective study of prospectively collected data from the Dalhousie Multiple Sclerosis Research Unit (DMSRU). We identified all RRMS patients treated with natalizumab for >3 months who discontinued therapy with serum JC virus antibody positive status and switched to another DMT. Results: There were 84 individuals who switched to another DMT following natalizumab with 57 (68%) switching to fingolimod. Survival without a relapse on fingolimod was 92% (95% confidence interval 80-97%) at 6 months, 90% (77-96%) at 12 months, 85% (71-93%) at 24 months, 74% (56-86%) at 36 months. Survival without disease progression on fingolimod was 90% (95% CI 78-96%) at 6 months, 86% (72-93%) at 12 months, 78% (63-88%) at 24 months, 78% (63-88%) at 36 months. Conclusions: Although alternative DMTs may be used post-natalizumab, fingolimod remains an effective therapy with a high proportion of patients remaining free of relapses or progression at 3 years.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».