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Safety and efficacy of rozanolixizumab in patients with generalised myasthenia gravis (MycarinG): a randomised, double-blind, placebo-controlled, adaptive phase 3 study
Vera Bril, Artur Drużdż, Julian Großkreutz, Ali A. Habib, Renato Mantegazza, Sabrina Sacconi, Kimiaki Utsugisawa, John Vissing, Tuan Vu, Marion Boehnlein, Ali Bozorg, Maryam Gayfieva, Bernhard Greve, Franz Woltering, Henry J. Kaminski, Angela Genge, Rami Massie, Maxime D. Bérubé, Lubna Daniyal, Shabber Mannan, Eduardo Ng, Ritesh Rohan Raghu Raman, Evelyn Sarpong, Mónica Alcántara, Annie Dionne, Zaeem A. Siddiqi, Derrick Blackmore, Faraz Hussain, Geneviève Matte, Stéphan A. Botez, Michaela Týblová, Michala Jakubíková, Jana Junkerová, Nanna Witting, Sonja Holm‐Yildiz, Mads Stemmerik, Henning Andersen, Izabella Obál, Guilhem Solé, Stéphane Mathis, Marie‐Hélène Violleau, Christine Tranchant, Sihame Messai, Jean‐Baptiste Chanson, Aleksandra Nadaj‐Pakleza, Arnaud Verloes, Leila Zaidi, Manuela Gambella, Michele Cavalli, Tanya Stojkovic, Sophie Demeret, Loïc Le Guennec, Giorgia Querin, Nicolas Weiss, Marion Masingue, Laurent Magy, Karima Ghorab, Ia Rukhadze, Alexander Tsiskaridze, Marina Janelidze, Temur Margania, Florian Then Bergh, Eike Hänsel, Andrea Kalb, Bianca Meilick, Mandy Reuschel, Lars-Malte Teußer, Astrid Unterlauft, Clemens Goedel, Tim Hagenacker, Andreas Totzeck, Benjamin Stolte, Franz Blaes, Christine Bindler, Vasilios Tsoutsikas, Annekathrin Roediger, Christian Geis, Jens Schmidt, Jana Zschüntzsch, Margret Schwarz, Stefanie Meyer, Karsten Kummer, Stefanie Glaubitz, Rachel Zeng, Heinz Wiendl, Luisa Klotz, Anna Lammerskitten, Jan D. Lünemann, Péter Diószeghy, Lorenzo Maggi, Elena Rinaldi, Matteo Gastaldi, Federico Mazzacane, Pietro Businaro, Raffaele Iorio, Giovanni Antonini, Laura Fionda, Rita Rinaldi, Símone Rossi, Francesco Habetswallner, Francesco Tuccillo, Haruna Umehara, Eiko Uenaka, Masanori Takahashi, Keiko Higashi, Makoto Kinoshita, Emika Yoneda, Noriko Nakamura, Saeka Fujita, Tomoya Kubota, Masami Ono, Sana Yamamoto, Taku Hatano, Kazuki Oikoshi, Kazumasa Yokoyama, Yutaka Oji, Yuji Tomizawa, Akiyuki Uzawa, Manato Yasuda, Sachiko Akita, Yukiko Ozawa, Yosuke Onishi, Miki Takaki, Hiromi Yamada, Kanako Minemoto, Miki Sanko, Nanae Izawa, Mayumi Nakayama, Masayuki Masuda, Rune Tsuji, Nobuhiro Ido, Yumi Hyodo, Yoshihiko Okubo, Akiko Minohara, Nana Haraguchi, Makiko Naito, Seiko Yoshida, Yuri Fukushige, Akira Tsujino, Atsushi Nagaoka, Teiichiro Miyazaki, Shunsuke Yoshimura, Takuro Hirayama, Tomoaki Shima, Naoko Okamoto, Riki Matsumoto, Kenji Sekiguchi, Takehiro Ueda, Norio Chihara, Mari Kirimura, Emi Sunagawa, Ayaka Suzuki, Shigeaki Suzuki, Aozora Wada, Kei Ishizuchi, Yasushi Suzuki, Mitsuo Yata, Yuka Komatsu, Kenichi Tsukita, Genya Watanabe, Kazuki Sato, Emiko Kawasaki, Naoki Yamamoto, Hirohiko Ono, Tomoko Tsuda, Shigeki Ohashi, Yuka Fujisawa, Yumiko Yokota, Yuriko Nagane, Kameda Ayumi, Yuka Takematsu, Hiroyuki Naito, Takamichi Sugimoto, Kumiko Kuwada, Konrad Rejdak, Sebastian Szklener, Monika Kitowska, Kandyda Derkacz, Artur Drużdż, Tomasz Berkowicz, Paulina Budzinska, Marek Halas, Leonid Zaslavskiy, Evgeniya Skornyakova, Sergey Kotov, Е. S. Novikova, Ольга Григорьевна Сидорова, Vitalii Goldobin, T. V. Alekseeva, P. Sh. Isabekova, Nadezhda Malkova, D. S. Korobko, Gordana Djordjević, Aleksandar Stojanov, Stojan Perić, Dragana Lavrnić, Ivo Božović, Aleksa Palibrk, Carlos Casasnovas, Velina Nedkova-Hristova, Nuria Vidal Fernández, Elena Cortés Vicente, Luis Querol Gutiérrez, Maria Salvadó Figueras, Anna Canovas Segura, Raúl Juntas Morales, Daniel Sanchez Tejerina, Albert Saiz, Yolanda Blanco Morgado, Sara Llufriú Durán, María Sepúlveda Gázquez, Eugenia María Martínez Hernández, Gerardo Gutiérrez‐Gutiérrez, Paqui Iniesta, José Meca Lallana, Yuh‐Cherng Guo, Hou‐Chang Chiu, Jiann‐Horng Yeh, Ya Hui Chen, M Lee, Yi‐Chung Lee, Kuan Lin Lai, Said R. Beydoun, Salma Akhter, Tuan H. Vu, Lucy Lam, Alisha Thomas, Michael H. Rivner, Brandy Quarles, Dale J. Lange, Shara Holzberg, Pantelis P. Pavlakis, Ashwathy Goutham, Radwa Aly, Lisa Ashworth, Kathryn E. Bender, Karie Bond, Joanne Buckner, Sara Byerly, James B. Caress, Jessyca Clemons, Asha Farmer, Catherine Franklin, Summer Harris, Meredith Hiatt, G Miller, Lynn Smith, Rose Marie Smith, Brian Strittmatter, Tahseen Mozaffar, Isela Hernandez, Kelsey Moulton, Chafic Karam, Pranali Ravikumar, Catherine Lomen‐Hoerth, Laura Rosow, Hannah George, Viktoriya Irodenko, Min Su Kang, Carol Denny, Bart Hanson, S. Klein, Jennifer M. Martinez‐Thompson, Elie Naddaf, Denny J. Padgett, Eric J. Sorenson, Jane L. Sultze, Delena Weis, Kourosh Rezania, Jason R. Thonhoff, Sheetal Shroff, Robert M. Pascuzzi, Angela Micheels, Cynthia Bodkin, Adam Comer, Gelasio Baras, R.M. Wagner, Zabeen Mahuwala, Stephen J. Ryan, Kai Su, Khema R. Sharma, Andrew Brown, Kore Liow
Notice bibliographique
RevueThe Lancet Neurology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUCB PharmaNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMyasthenia gravisPlaceboMedicineDouble blindPhase (matter)Physical medicine and rehabilitationAnesthesiaPhysical therapyInternal medicineAlternative medicinePhysicsPathology
Résumé
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.
Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,014
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
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
Citations260
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon