Ocrelizumab extended‐interval dosing in multiple sclerosis during <scp>SARS‐CoV</scp>‐2 pandemic: a real‐world experience
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: During the COVID-19 pandemic, ocrelizumab administration was frequently postponed because of a lack of safety information and to favour vaccination. The clinical implications of ocrelizumab administration delay in multiple sclerosis (MS) patients were assessed. METHODS: Relapsing (RMS) and primary progressive (PPMS) MS patients receiving ocrelizumab for at least 6 months at our centre were retrospectively classified, according to the possible occurrence of a delay (≥4 weeks) in treatment administration. Patients were categorized in the extended-interval dosing (EID) group in the presence of at least one delayed infusion; otherwise they were considered as part of the standard interval dosing (SID) cohort. MS history, magnetic resonance imaging examinations and B-cell counts were also retrospectively collected and analysed. RESULTS: A total of 213 RMS and 61 PPMS patients were enrolled; 115 RMS and 29 PPMS patients had been treated according to the SID regimen, whilst 98 RMS and 32 PPMS patients were included in the EID cohort. Average follow-up after delay was 1.28 ± 0.7 years in the EID cohort. In RMS, comparing SID and EID patients, no differences were found considering the occurrence of clinical relapses (9.6% vs. 16.3%, p = 0.338), magnetic resonance imaging activity (9.8% vs. 14.1%, p = 0.374) or disability progression (11.3% vs. 18.4%, p = 0.103). Similar findings were observed in PPMS patients. In the pooled EID group, treatment delay correlated with CD19-positive relative (r = 0.530, p < 0.001) and absolute (r = 0.491, p < 0.001) cell counts, without implications on disease activity. CONCLUSIONS: Sporadic ocrelizumab administration delay granted sustained treatment efficacy in our cohort. Prospective data should be obtained to confirm these observations and set up systematic extended-interval regimens.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».