Tolerability of subcutaneous ofatumumab with long-term exposure in relapsing multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ofatumumab is approved for treating relapsing multiple sclerosis (RMS). Examining tolerability will enable understanding of its risk-benefit profile. Objective: Report the tolerability profile of ofatumumab in RMS during treatment of up to 4 years and the effect of pre-medication. Methods: Cumulative data from the overall safety population included patients taking continuous ofatumumab or being newly switched from teriflunomide. Injection-related reactions (IRRs) by incidence and severity, and post-marketing surveillance data, with an exposure of 18,530 patient-years, were analyzed. Results: Systemic IRRs affected 24.7% of patients (487/1969) in the overall safety population; most (99.2% [483/487]) were mild (333/487) to moderate (150/487) in Common Terminology Criteria for Adverse Events severity; most systemic IRRs occurred after first injection. Local-site IRRs affected 11.8% (233/1969) and most (99.6% [232/233]) were mild/moderate. Incidence and severity of systemic and localized IRRs were similar between continuous and newly switched patients across repeated injections. Systemic IRR incidence and severity were not substantially affected by steroidal or non-steroidal pre-medication. Post-marketing surveillance identified no new tolerability issues. Conclusion: Ofatumumab is well tolerated, displays a consistent safety profile during continuous use or after switching from teriflunomide and does not require pre-medication. This enables home management of RMS with a high-efficacy treatment.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».