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Enregistrement W4311024711 · doi:10.1056/nejmoa2209254

Trial of Deferiprone in Parkinson’s Disease

2022· article· en· W4311024711 sur OpenAlexaff
David Devos, Julien Labreuche, Olivier Rascol, Jean‐Christophe Corvol, Alain Duhamel, Pauline Guyon Delannoy, Werner Poewe, Yaroslau Compta, Nicola Pavese, Evžen Růžička, Petr Dušek, Bart Post, Bastiaan R. Bloem, Daniela Berg, Walter Maetzler, Markus Otto, Marie‐Odile Habert, Stéphane Lehéricy, Joaquim J. Ferreira, Richard Dodel, Christine Tranchant, Alexandre Eusébio, Stéphane Thobois, Ana Marquès, Wassilios G. Meissner, Fabienne Ory‐Magne, Uwe Walter, Rob M.A. de Bie, Miguel Gago, Dolores Vilas, Jaime Kulisevsky, Cristina Januário, Miguel Vilhena Soares Coelho, Stefanie Behnke, Paul Worth, Klaus Seppi, Thavarak Ouk, Camille Potey, Céline C. Leclercq, Romain Viard, Grégory Kuchcinski, Renaud Lopes, Jean‐Pierre Pruvo, Pascal Pigny, Guillaume Garçon, O. Simonin, Jessica Carpentier, Anne‐Sophie Rolland, Dag Nyholm, Christoph Scherfler, Jean‐François Mangin, Marie Chupin, Régis Bordet, David T. Dexter, Caroline Fradette, Michael Spino, Fernando Tricta, Scott Ayton, Ashley I. Bush, Jean-Christophe Devedjian, James A. Duce, Ioav Cabantchik, Luc Defebvre, Dominique Deplanque, Caroline Moreau

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInserm TransfertMedical Research CouncilCentre hospitalier régional universitaire de LilleInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésDeferiproneParkinson's diseaseMedicineDiseaseInternal medicineThalassemia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Iron content is increased in the substantia nigra of persons with Parkinson's disease and may contribute to the pathophysiology of the disorder. Early research suggests that the iron chelator deferiprone can reduce nigrostriatal iron content in persons with Parkinson's disease, but its effects on disease progression are unclear. METHODS: We conducted a multicenter, phase 2, randomized, double-blind trial involving participants with newly diagnosed Parkinson's disease who had never received levodopa. Participants were assigned (in a 1:1 ratio) to receive oral deferiprone at a dose of 15 mg per kilogram of body weight twice daily or matched placebo for 36 weeks. Dopaminergic therapy was withheld unless deemed necessary for symptom control. The primary outcome was the change in the total score on the Movement Disorder Society-sponsored revision of the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (MDS-UPDRS; range, 0 to 260, with higher scores indicating more severe impairment) at 36 weeks. Secondary and exploratory clinical outcomes at up to 40 weeks included measures of motor and nonmotor disability. Brain iron content measured with the use of magnetic resonance imaging was also an exploratory outcome. RESULTS: A total of 372 participants were enrolled; 186 were assigned to receive deferiprone and 186 to receive placebo. Progression of symptoms led to the initiation of dopaminergic therapy in 22.0% of the participants in the deferiprone group and 2.7% of those in the placebo group. The mean MDS-UPDRS total score at baseline was 34.3 in the deferiprone group and 33.2 in the placebo group and increased (worsened) by 15.6 points and 6.3 points, respectively (difference, 9.3 points; 95% confidence interval, 6.3 to 12.2; P<0.001). Nigrostriatal iron content decreased more in the deferiprone group than in the placebo group. The main serious adverse events with deferiprone were agranulocytosis in 2 participants and neutropenia in 3 participants. CONCLUSIONS: In participants with early Parkinson's disease who had never received levodopa and in whom treatment with dopaminergic medications was not planned, deferiprone was associated with worse scores in measures of parkinsonism than those with placebo over a period of 36 weeks. (Funded by the European Union Horizon 2020 program; FAIRPARK-II ClinicalTrials.gov number, NCT02655315.).

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)0,002
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
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'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

Citations223
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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