MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4360999432 · doi:10.1016/j.msard.2023.104677

Longitudinal assessment of neurocognitive function in people with relapsing multiple sclerosis initiating alemtuzumab in routine clinical practice: LEM-COG study results

2023· article· en· W4360999432 sur OpenAlexaffabout
Jeffrey Wilken, Anthony Traboulsee, Flavia Nelson, Carolina Ionete, Shannon Kolind, Timothy Fratto, Robert L Kane, Roopali Gandhi, Andreea M. Rawlings, Nora Roesch, Mark A. Ozog, John DeLuca

Notice bibliographique

RevueMultiple Sclerosis and Related Disorders · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaced Auditory Serial Addition TestMedicineNeurocognitiveDepression (economics)Confidence intervalPopulationMallinckrodtExpanded Disability Status ScalePhysical therapyCognitionNeuropsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryInternal medicineMultiple sclerosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alemtuzumab is effective in reducing relapse rate and disability, but limited data exist on its effect on cognitive function in relapsing multiple sclerosis (RMS). The present study assessed neurocognitive function and safety associated with alemtuzumab treatment in RMS. METHODS: This longitudinal, single-arm, prospective study included people with RMS (aged 25-55 years) who were treated with alemtuzumab in clinical practice in the United States of America and Canada. The first participant was enrolled in December 2016. The primary endpoint was the change from baseline to post-baseline (month [M] 12/24) in MS-COGnitive (MS-COG) composite score. Secondary endpoints included Paced Auditory Serial Addition Test (PASAT), Symbol Digit Modalities Test (SDMT), Brief Visuospatial Memory Test-Revised (BVMT-R), Selective Reminding Test (SRT), Controlled Oral Word Association Test (COWAT), and Automated Neuropsychological Assessment Metrics (ANAM) scores. Depression and fatigue were assessed using Hamilton Rating Scale-Depression (HAM-D) and Fatigue Severity Scale (FSS)/Modified Fatigue Impact Scale (MFIS), respectively. Magnetic resonance imaging (MRI) parameters were assessed when available. Safety was assessed throughout the study. Descriptive statistics were used for the pre-specified statistical analyses. Since the study was terminated early (November 2019) because of operational and resource difficulties, post hoc analyses for statistical inference were performed among participants who had a baseline value and at least one complete post-baseline assessment for cognitive parameters, fatigue, or depression. RESULTS: Of the 112 participants enrolled, 39 were considered as the primary analysis population at M12. At M12, a mean change of 0.25 (95% confidence interval [CI]: 0.04, 0.45; p = 0.0049; effect size [ES]: 0.39) was observed in the MS-COG composite score. Improvements were observed in processing speed (based on PASAT and SDMT; p < 0.0001; ES: 0.62), as well as in individual PASAT, SDMT and COWAT scores. An improvement was also noted in HAM-D (p = 0.0054; ES: -0.44), but not in fatigue scores. Among MRI parameters, decreases in burden of disease volume (BDV; ES: -0.12), new gadolinium-enhancing lesions (ES: -0.41) and newly active lesions (ES: -0.07) were observed at M12. About 92% of participants showed stable or improved cognitive status at M12. There were no new safety signals reported in the study. The most common adverse events (≥10% of participants) were headache, fatigue, nausea, insomnia, urinary tract infection, pain in extremity, chest discomfort, anxiety, dizziness, arthralgia, flushing, and rash. Hypothyroidism (3.7%) was the most frequent adverse event of special interest. CONCLUSION: The findings from this study suggest that alemtuzumab has a positive impact on cognitive function with significant improvements in processing speed and depression in people with RMS over a period of 12 months. The safety profile of alemtuzumab was consistent with previous studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMultiple Sclerosis and Related DisordersMême sujetMultiple Sclerosis Research StudiesTravaux en français237 207