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Enregistrement W4290830430 · doi:10.1136/jnnp-2022-abn2.180

136 NOVA primary results randomised controlled study of natalizumab Q6W versus continued Q4W treatment for MS

2022· article· en· W4290830430 sur OpenAlexaff
John Foley, Gilles Defer, Lana Zhovtis Ryerson, Jeffrey Cohen, Douglas L. Arnold, Helmut Butzkueven, Gary Cutter, Gavin Giovannoni, Joep Killestein

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurology Neurosurgery & Psychiatry · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensMcGill UniversityNeuroRx Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatalizumabMedicineClinical endpointDosingInternal medicinePediatricsRandomized controlled trialDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Natalizumab every-6-week (Q6W) dosing is associated with lower progressive multifocal leukoencephalopathy risk than every-4-week dosing (Q4W) in retrospective analyses. NOVA is the first randomised trial to assess Q6W efficacy. Objective Evaluate natalizumab Q6W efficacy in patients previously treated with natalizumab Q4W for ≥12 months compared with continuation of Q4W over 72 weeks. Methods NOVA is a randomised, controlled, open-label, rater-blinded phase 3b trial. Included patients were treated with natalizumab Q4W without relapse for ≥12 months. Patients were randomised 1:1 to Q4W (n=248) or Q6W (n=251). The primary endpoint was new/newly enlarging T2 (N/NET2) lesions. Secondary endpoints included clinical and safety outcomes. Results Proportions of patients with N/NET2 lesions were low in both arms (Q4W:4.1%; Q6W:4.3%). Differ- ences in mean N/NET2 lesions for Q4W and Q6W (primary estimand: 0.05 vs 0.20 [P=0.0755]; secondary estimand: 0.06 vs 0.31 [P=0.0437]) were driven by two Q6W patients with extreme (≥25) values. Secondary outcomes were similar for Q4W and Q6W. Conclusions Overall, NOVA data suggest most patients stable on natalizumab Q4W can switch to Q6W without clinically meaningful loss of efficacy. Support: Biogen. Disclosures on poster.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,002

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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