ACTRIMS-ECTRIMS MSBoston 2014: Late Breaking News Oral Presentations
Notice bibliographique
Résumé
Background: RPC1063 is an oral, selective sphingosine 1-phosphate 1 receptor modulator in clinical development for the treatment of relapsing multiple sclerosis (RMS). Objectives: Demonstrate the superior efficacy of low (LD, 0.5 mg) and high (HD, 1.0 mg) dose RPC1063 vs. placebo (PBO), and characterize the safety of RPC1063 in patients with RMS. Methods: RADIANCE is an international, combined Phase 2/3 trial. In the 24-week, Phase 2 portion, 258 patients were randomized (1:1:1) to PBO (n=88), LD (n=87) or HD (n=83). The primary endpoint was the cumulative number of total gadoliniumenhancing (GdE) lesions on MRI at Wks 12, 16, 20 and 24. Key secondary endpoints included number of GdE lesions at Wk 24, cumulative number of new/enlarging T2 lesions from Wks 12-24, and annualized relapse rate (ARR). Safety was assessed using vital signs, labs, ECG, Holter monitoring, PFT, OCT and adverse events (AEs). Patients were titrated to their assigned dose over one week to mitigate first dose heart rate effects. Results: 98% of patients completed the trial. Cumulative total Wk 12-24 GdE lesions was reduced 86% in both RPC1063 arms vs. PBO (mean SD: PBO 11.1 29.9, LD 1.5 3.7, HD 1.5 3.4, both p< 0.0001). Numbers of GdE lesions at Wk 24 were significantly reduced 91 and 94% (PBO 3.2 9.8, LD 0.3 0.9, HD 0.2 0.6, both p< 0.0001) and cumulative Wks 12-24 new/enlarging T2 lesions 84 and 91% (PBO 9.0 20.9, LD 1.4 3.2, HD 0.8 1.9, both p< 0.0001). A favorable trend in ARR reduction was observed vs. PBO (LD: 31%, p=0.27; HD: 53%, p=0.053).
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».