043 Efficacy of siponimod in secondary progressive multiple sclerosis with active disease: EXPAND study subgroup analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Siponimod, a selective sphingosine 1-phosphate receptor modulator, demonstrated clini- cally relevant effects in a typical secondary progressive multiple sclerosis (SPMS) population in the Phase 3 EXPAND study, with 21% and 26% reductions in 3- and 6-month confirmed disability progression (CDP) versus placebo. Methods Post hoc subgroup analysis was performed in patients with active disease (defined as the presence of relapses in 2 years before screening and/or ≥1 T1 gadolinium-enhancing [Gd ] lesion at baseline) to assess the efficacy of siponimod 2mg versus placebo in this population.Results This analysis included 779 SPMS patients with active disease (siponimod [n=516], placebo [n=263]). The proportion of patients with relapse in the 2 years prior to study was 76% and with Gd lesions at baseline 45%. Siponimod significantly reduced 3-month CDP risk by 31% (HR [95% CI]: 0.69 [0.53, 0.91]; p=0.0094) and 6-month CDP risk by 37% (HR [95% CI]: 0.63 [0.47, 0.86], p=0.0040) versus placebo. Reductions in risk of 6 month SDMT worsening, ARR, and MRI endpoints were also seen. Conclusions In this subgroup of active SPMS patients from EXPAND, benefits on disability progression were more pronounced with clinically relevant effects across disability progression, cognitive processing speed, and MRI inflammatory disease activity. g.giovannoni@qmul.ac.uk
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».