Plasma neurofilament light chain in children with relapsing MS receiving teriflunomide or placebo: A post hoc analysis of the randomized TERIKIDS trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: The phase 3 TERIKIDS study demonstrated efficacy and manageable safety for teriflunomide versus placebo in children with relapsing multiple sclerosis (RMS). Objective: Evaluate plasma neurofilament light chain (pNfL) concentrations in TERIKIDS. Methods: Patients received placebo or teriflunomide (14 mg adult equivalent) for up to 96 weeks in the double-blind (DB) period. In the open-label extension (OLE), all patients received teriflunomide until up to 192 weeks after randomization. pNfL was measured using single-molecule array assay (Simoa ® NF-light ™ ). Results: Baseline mean age was 14.5 years; 69.4% were female. Baseline geometric least square mean pNfL levels were similar for teriflunomide ( n = 78) and placebo ( n = 33) patients (19.83 vs 18.30 pg/mL). Over the combined DB and OLE periods, pNfL values were lower for teriflunomide versus placebo (analysis of variance p < 0.01; Week 192: 10.61 vs 17.32 pg/mL). Observed between-group pNfL differences were attenuated upon adjustment for gadolinium (Gd)-enhancing or new/enlarged T2 lesion counts at DB Week 24. Higher baseline pNfL levels were associated with shorter time since first MS symptom onset, higher baseline Gd-enhancing lesion counts and T2 lesion volume, and increased hazard of high magnetic resonance imaging activity or clinical relapse during the DB period. Conclusion: Teriflunomide treatment was associated with significantly reduced pNfL levels in children with RMS. ClinicalTrials.gov identifier: NCT02201108.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».