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Enregistrement W4313299661 · doi:10.1002/jbmr.4762

Reduction of New Heterotopic Ossification ( <scp>HO</scp> ) in the <scp>Open‐Label</scp> , Phase 3 <scp>MOVE</scp> Trial of Palovarotene for Fibrodysplasia Ossificans Progressiva ( <scp>FOP</scp> )

2022· article· en· W4313299661 sur OpenAlexaff
Robert J. Pignolo, Edward C. Hsiao, Mona Al Mukaddam, Geneviève Baujat, Staffan K. Berglund, Matthew Brown, Angela M. Cheung, Carmen De Cunto, Patricia Delai, Nobuhiko Haga, Pekka Kannus, Richard Keen, Kim‐Hanh Le Quan Sang, Edna E. Mancilla, Rose Marino, Andrew Strahs, Frederick S. Kaplan

Notice bibliographique

RevueJournal of Bone and Mineral Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeterotopic Ossification and Related Conditions
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesIpsen
Mots-clésFibrodysplasia ossificans progressivaMedicineAdverse effectInterim analysisHeterotopic ossificationInternal medicineHazard ratioPost-hoc analysisClinical endpointSurgeryRandomized controlled trialConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fibrodysplasia ossificans progressiva (FOP) is an ultra-rare, severely disabling genetic disorder of progressive heterotopic ossification (HO). The single-arm, open-label, phase 3 MOVE trial (NCT03312634) assessed efficacy and safety of palovarotene, a selective retinoic acid receptor gamma agonist, in patients with FOP. Findings were compared with FOP natural history study (NHS; NCT02322255) participants untreated beyond standard of care. Patients aged ≥4 years received palovarotene once daily (chronic: 5 mg; flare-up: 20 mg for 4 weeks, then 10 mg for ≥8 weeks; weight-adjusted if skeletally immature). The primary endpoint was annualized change in new HO volume versus NHS participants (by low-dose whole-body computed tomography [WBCT]), analyzed using a Bayesian compound Poisson model (BcPM) with square-root transformation. Twelve-month interim analyses met futility criteria; dosing was paused. An independent Data Monitoring Committee recommended trial continuation. Post hoc 18-month interim analyses utilized BcPM with square-root transformation and HO data collapsed to equalize MOVE and NHS visit schedules, BcPM without transformation, and weighted linear mixed-effects (wLME) models, alongside prespecified analysis. Safety was assessed throughout. Eighteen-month interim analyses included 97 MOVE and 101 NHS individuals with post-baseline WBCT. BcPM analyses without transformation showed 99.4% probability of any reduction in new HO with palovarotene versus NHS participants (with transformation: 65.4%). Mean annualized new HO volume was 60% lower in MOVE versus the NHS. wLME results were similar (54% reduction fitted; nominal p = 0.039). All palovarotene-treated patients reported ≥1 adverse event (AE); 97.0% reported ≥1 retinoid-associated AE; 29.3% reported ≥1 serious AE, including premature physeal closure (PPC)/epiphyseal disorder in 21/57 (36.8%) patients aged <14 years. Post hoc computational analyses using WBCT showed decreased vertebral bone mineral density, content, and strength, and increased vertebral fracture risk in palovarotene-treated patients. Thus, post hoc analyses showed evidence for efficacy of palovarotene in reducing new HO in FOP, but high risk of PPC in skeletally immature patients. © 2022 The Authors. Journal of Bone and Mineral Research published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research (ASBMR).

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,141
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations66
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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