Prediction of relapse activity when switching to cladribine for multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with relapsing-remitting multiple sclerosis commonly switch between disease-modifying therapies (DMTs). Identifying predictors of relapse when switching could improve outcomes. OBJECTIVE: To determine predictors of relapse hazard when switching to cladribine. METHODS: Data of patients who switched to cladribine, grouped by prior disease-modifying therapy (pDMT; interferon-β/glatiramer acetate, dimethyl fumarate, teriflunomide, fingolimod or natalizumab (NTZ)), were extracted from the MSBase Registry. Predictors of relapse hazard during the treatment gap and the first year of cladribine therapy were determined. RESULTS: Of 513 patients, 22 relapsed during the treatment gap, and 38 within 1 year of starting cladribine. Relapse in the year before pDMT cessation predicted treatment gap relapse hazard (hazard ratio (HR) = 2.43, 95% confidence interval (CI) = 1.03-5.71). After multivariable adjustment, relapse hazard on cladribine was predicted by relapse before pDMT cessation (HR = 2.00, 95% CI = 1.01-4.02), treatment gap relapse (HR = 6.18, 95% confidence interval (CI) = 2.65-14.41), switch from NTZ (HR compared to injectable therapies 4.08, 95% CI = 1.35-12.33) and age at cladribine start (HR = 0.96, 95% CI = 0.91-0.99). CONCLUSION: Relapse during or prior to the treatment gap, and younger age, are of prognostic relevance in the year after switching to cladribine. Switching from NTZ is also independently associated with greater relapse hazard.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».