Switching to second line MS disease-modifying therapies is associated with decreased relapse rate
Notice bibliographique
Résumé
Background and objectives While randomized, controlled trials (RCTs) are the gold standard for determining treatment efficacy, they do not capture the effectiveness of treatment during real-world use. We aimed to evaluate the association between demographics and multiple sclerosis (MS) disease-modifying therapy (DMT) exposure, including treatment adherence and switches between different DMTs, on the risk of subsequent MS relapse. Methods All persons with relapsing-onset MS (pwRMS) living in Manitoba between 1999 and 2014 were identified from provincial healthcare databases using a validated case definition. Use of DMTs was abstracted from the provincial drug database covering all residents of Manitoba, including use of any DMT, stopping/starting any DMT, switches between different DMTs and adherence as defined by cumulative medication possession ratios (CUMMPRs) of 50, 70, 80 and 90%. Time to first-treated relapse was used as the outcome of interest in logistic regression and Cox-proportional hazards regression models adjusting for demographic covariates including age and year of diagnosis, sex, socioeconomic status and number of medical comorbidities. Results 1780 pwRMS were identified, including 1,510 who were on DMT at some point in the study period. While total DMT exposure was not associated with the time to subsequent treated relapse, individuals who switched between more than 2 DMTs had higher post-switch rates of relapse. Switching to second-line DMTs was associated with a longer time to treated relapse in comparison to those who remained on a first-line DMT (HR 0.44; 95%CI: 0.32–0.62, p < 0.0001). Discussion Switching to high-efficacy DMTs reduces the rates of subsequent MS relapse at the population level.
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».