Serum neurofilament‐light and glial fibrillary acidic protein levels in hydroxychloroquine‐treated primary progressive multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a recent trial, hydroxychloroquine (HCQ) treatment reduced the expected rate of disability worsening at 18 months in primary progressive multiple sclerosis (PPMS). Neurofilament light chain (NfL) and glial fibrillary acidic protein (GFAP) are emerging biomarkers in multiple sclerosis. METHODS: We measured NfL and GFAP levels in serum samples from 39 patients with inactive PPMS included in a phase II clinical trial of HCQ treatment in PPMS at multiple time points over 18 months, and investigated the association of these biomarkers with clinical disability at screening and during follow-up. Screening and 12-month retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness was also recorded and analyzed. RESULTS: NfL and GFAP levels increased over time, but only significantly from screening to month 6. NfL and GFAP levels did not significantly increase from month 6 up to month 18. At screening, NfL and GFAP levels did not correlate with the Expanded Disability Status Scale (EDSS), and GFAP but not NfL modestly correlated with Timed 25-Foot Walk test (T25FW). Screening NfL and GFAP levels did not predict disability worsening (≥20% worsening on the T25FW) at month 18. RNFL thickness decreased significantly from screening to month 12 and independently predicted disability worsening. CONCLUSIONS: In this cohort of people with inactive PPMS, HCQ treatment attenuated the increase of NfL and GFAP after 6 months of treatment and up to 18 months of follow-up, suggesting a treatment effect of HCQ over these biomarkers. RNFL thickness, a marker of neuroaxonal atrophy, was associated with disability worsening, and should be explored further as a prognostic marker in this population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».