Association of age and inflammatory disease activity in the pivotal natalizumab clinical trials in relapsing-remitting multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Focal inflammatory disease activity in relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) diminishes with increasing age. Here we use patient-level data from randomised controlled trials (RCTs) of natalizumab treatment in RRMS to investigate the association of age and inflammatory disease activity. METHODS: We used patient-level data from the AFFIRM (natalizumab vs placebo in relapsing-remitting MS, NCT00027300) and SENTINEL (natalizumab plus interferon beta vs interferon beta in relapsing remitting MS, NCT00030966) RCTs. We determined the proportion of participants developing new T2 lesions, contrast-enhancing lesions (CELs) and relapses over 2 years of follow-up as a function of age, and investigated the association of age with time to first relapse using time-to-event analyses. RESULTS: At baseline, there were no differences between age groups in T2 lesion volume and number of relapses in the year before inclusion. In SENTINEL, older participants had a significantly lower number of CELs. During both trials, the number of new CELs and the proportion of participants developing new CELs were significantly lower in older age groups. The number of new T2 lesions and the proportion of participants with any radiological disease activity during follow-up were also lower in older age groups, especially in the control arms. CONCLUSIONS: Older age is associated with a lower prevalence and degree of focal inflammatory disease activity in treated and untreated RRMS. Our findings inform the design of RCTs, and suggest that patient age should be taken into consideration when deciding on immunomodulatory treatment in RRMS.
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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 | 0,060 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».