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Enregistrement W4283516981 · doi:10.1016/j.msard.2022.103995

Use of natalizumab in persons with multiple sclerosis: 2022 update

2022· review· en· W4283516981 sur OpenAlexaff
Sarah A. Morrow, Fraser Clift, Virginia Devonshire, Emmanuelle Lapointe, Raphaël Schneider, Mark Stefanelli, Reza Vosoughi

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de SherbrookeUniversity of British ColumbiaMemorial University of NewfoundlandWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatalizumabMedicineMultiple sclerosisProgressive multifocal leukoencephalopathyDosingAdverse effectIntensive care medicineInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Natalizumab is a humanized monoclonal antibody used for treatment of highly active relapsing-remitting multiple sclerosis (MS). With more than 15 years of post-marketing experience with natalizumab in Canada, several real-world studies have shown the long-term efficacy and safety of natalizumab. In addition, risk stratification/mitigation strategies for progressive leukoencephalopathy (PML), an adverse effect associated with natalizumab based on the John Cunningham virus (JCV) index; treatment duration beyond 24 months; and prior exposure to immunosuppressant drugs have been developed. METHODS: A group of neurologists from various MS clinics across Canada met in September 2021 to update the 2015 Canadian practice recommendations for the use of natalizumab in persons with MS (PwMS). RESULTS: The recommendations focused on the long-term efficacy and safety data from real-world studies, patient selection according to JCV index criteria, risk management strategies for PML (including extended interval dosing), and options for switching to currently available disease-modifying therapies for MS. CONCLUSIONS: The recommendations of clinical neurologists seek to optimize the management of PwMS who may benefit from treatment with natalizumab.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations59
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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