P.014 Eptinezumab improved work productivity in adults with migraine and prior preventive treatment failures: results from the DELIVER study
Notice bibliographique
Résumé
Background: This analysis reports the impact of eptinezumab on work productivity and daily activities in patients with migraine and prior preventive treatment failures. Methods: The DELIVER study (NCT04418765) randomized adults with migraine and documented evidence of 2-4 prior preventive treatment failures to receive eptinezumab 100mg, 300mg, or placebo (IV every 12 weeks). At baseline and every 4 weeks, patients completed the migraine-specific 6-question Work Productivity Activity Impairment (WPAI:M) questionnaire (7-day recall). Changes from baseline in WPAI subscores were predefined secondary endpoints and analyzed without control for multiplicity. Results: The full analysis set included 890 patients (100mg, n=299; 300mg, n=293; placebo, n=298). Mean baseline WPAI subscores indicated a negative impact of migraine on work productivity and normal daily activities. Beginning at first post-baseline assessment at Week 4 and through Week 24, eptinezumab demonstrated larger reductions than placebo in absenteeism (P<0.05), presenteeism (P<0.001), work productivity loss (P<0.001), and activity impairment (P<0.001) subscores. Conclusions: In adults with migraine and prior preventive treatment failures, eptinezumab treatment robustly improved migraine-related absenteeism, presenteeism, work productivity loss, and activity impairment as early as Week 4 and throughout the study.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».