P.016 Impact of eptinezumab on patient-reported outcomes in patients with prior preventive treatment failures
Notice bibliographique
Résumé
Background: In DELIVER, eptinezumab reduced migraine frequency and was well tolerated in patients with migraine and prior preventive treatment failures. This analysis evaluated changes in patient-reported outcomes (PROs). Methods: DELIVER (NCT04418765; phase 3b double-blind study) randomized adults with migraine and 2-4 prior preventive treatment failures to eptinezumab or placebo every 12 weeks. The assessed PROs included EuroQol 5-Dimensions 5-Levels visual analogue scale (EQ-5D-5L VAS); 6-item Headache Impact Test (HIT-6), Patient Global Impression of Change (PGIC), most bothersome symptom (MBS), and Migraine-Specific Quality of Life Questionnaire (MSQ, v2.1). Results: Patients received eptinezumab 100mg (n=299), 300mg (n=294), or placebo (n=298). Mean changes from baseline to Wk12 in EQ-5D-5L VAS scores were 2.0 (100mg, P=0.0007) and 4.4 (300mg, P<0.0001) versus -3.1 (placebo), and were maintained or further improved to Wk24 (2.0, 5.2, -2.8, respectively). Mean baseline HIT-6 total scores were ~66.4, with mean changes of -6.9 (100mg, P<0.0001) and -8.5 (300mg, P<0.0001) versus -3.1 (placebo) at Wk12 that were further improved through Wk24 (-8.9 and -9.9 vs -3.9). PGIC, MBS, and MSQ domain scores showed greater improvement for eptinezumab than placebo. Conclusions: In adults with migraine and prior preventive treatment failures, eptinezumab robustly improved health-related quality of life and migraine-related burden over 24 weeks versus placebo.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,011 | 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.
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 ».