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Enregistrement W4282832540 · doi:10.3233/jnd-210776

Comparing Deflazacort and Prednisone in Duchenne Muscular Dystrophy

2022· review· en· W4282832540 sur OpenAlexaff
W. Douglas Biggar, Andrew J. Skalsky, Craig M. McDonald

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuromuscular Diseases · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensGeorgetown HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPTC Therapeutics
Mots-clésDeflazacortPrednisoneMedicineDuchenne muscular dystrophyPrednisoloneInternal medicineMuscular dystrophyPediatricsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deflazacort and prednisone/prednisolone are the current standard of care for patients with Duchenne muscular dystrophy (DMD) based on evidence that they improve muscle strength, improve timed motor function, delay loss of ambulation, improve pulmonary function, reduce the need for scoliosis surgery, delay onset of cardiomyopathy, and increase survival. Both have been used off-label for many years (choice dependent on patient preference, cost, and geographic location) before FDA approval of deflazacort for DMD in 2017. In this review, we compare deflazacort and prednisone/prednisolone in terms of their key pharmacological features, relative efficacy, and safety profiles in patients with DMD. Differentiating features include lipid solubility, pharmacokinetics, changes in gene expression profiles, affinity for the mineralocorticoid receptor, and impact on glucose metabolism. Evidence from randomized clinical trials, prospective studies, meta-analyses, and post-hoc analyses suggests that patients receiving deflazacort experience similar or slower rates of functional decline compared with those receiving prednisone/prednisolone. Regarding side effects, weight gain and behavior side effects appear to be greater with prednisone/prednisolone than with deflazacort, whereas bone health, growth parameters, and cataracts appear worse with deflazacort.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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