Phase <scp>2</scp> trial in acetylcholine receptor antibody‐positive myasthenia gravis of transition from intravenous to subcutaneous immunoglobulin: The <scp>MGSCIg</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Data on maintenance therapy with subcutaneous immunoglobulin (SCIg) in myasthenia gravis (MG) are limited. We report on transitioning acetylcholine receptor (AChR) antibody-positive (Ab+) MG patients on stable intravenous immunoglobulin (IVIg) regimens as part of routine clinical care to SCIg 1:1.2. METHODS: This multicenter North American open-label prospective investigator-initiated study had two components: the IVIg Stabilization Period (ISP) enrolling patients already on IVIg as part of routine clinical care (Weeks -10 to -1), followed by transition of stable MG subjects to SCIg in the Experimental Treatment Period (ETP; Weeks 0 to 12). We hypothesized that >65% of patients entering the ETP would have a stable Quantitative Myasthenia Gravis (QMG) score from Week 0 to Week 12. Secondary outcome measures included other efficacy measures, safety, tolerability, IgG levels, and treatment satisfaction. RESULTS: We recruited 23 patients in the ISP, and 22 entered the ETP. A total of 12 subjects (54.5%) were female, and 18 (81.8%) were White, with mean age 51.4 ± 17 years. We obtained Week 12 ETP QMG data on 19 of 22; one subject withdrew from ETP owing to clinical deterioration, and two subjects withdrew due to dislike of needles. On primary analysis, 19 of 22 participants (86.4%, 95% confidence interval = 0.72-1.00) were treatment successes using last observation carried forward (p = 0.018). Secondary efficacy measures supported MG stability. SCIg was safe and well tolerated, and IgG levels were stable. Treatment satisfaction was comparable between ISP and ETP. CONCLUSIONS: MG patients on IVIg as part of their routine clinical care remained stable on monthly IVIg dosage, and most maintained similar disease stability on SCIg.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».