P.034 Minimal symptom expression following treatment with efgartigimod in patients with Generalized Myasthenia Gravis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Efgartigimod is a human IgG1 antibody Fc-fragment that reduces IgG levels through FcRn blockade. A key efficacy indicator in the treatment of IgG autoantibody-mediated generalized myasthenia gravis (gMG) is improvement in MG-ADL score. Methods: The ADAPT phase 3 trial evaluated safety and efficacy of efgartigimod in patients with gMG, including reaching and maintaining of minimal symptom expression (MSE; defined as an MG-ADL total score of 0 or 1). Results: 167 patients (AChR-Ab+, n=129; AChR-Ab-, n=38) were randomized to receive treatment cycles of 4 weekly infusions of efgartigimod or placebo. Significantly more AChR-Ab+ efgartigimod-treated patients achieved MSE during cycle 1 compared to placebo-treated patients (40.0% [n=26/65] vs 11.1% [n=7/63; P<0.0001]). In cycle 2, 31.4% (n=16/51) of AChR-Ab+ patients in the efgartigimod cohort achieved MSE compared to none in the placebo cohort. MG-ADL score improved by ≥6 points in 56.9% of AChR-Ab+ efgartigimod-treated patients compared to 20.6% of placebo-treated patients in cycle 1. Most patients achieved MSE by week 4 of a cycle, paralleling early reduction in IgG levels, and MSE duration ranged from 1 to ≥10 weeks. Adverse events were predominantly mild to moderate. Conclusions: Efgartigimod treatment resulted in more patients with AChR-Ab+ gMG achieving both MSE and clinically meaningful MG-ADL improvements.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».