Relapse recovery in relapsing–remitting multiple sclerosis: An analysis of the CombiRx dataset
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical relapses are the defining feature of relapsing forms of multiple sclerosis (MS), but relatively little is known about the time course of relapse recovery. OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the time course of and patient factors associated with the speed and success of relapse recovery in people with relapsing-remitting MS (RRMS). METHODS: Using data from CombiRx, a large RRMS trial (clinicaltrials.gov identifier NCT00211887), we measured the time to recovery from the first on-trial relapse. We used Kaplan-Meier survival analyses and Cox regression models to investigate the association of patient factors with the time to unconfirmed and confirmed relapse recovery. RESULTS: CombiRx included 1008 participants. We investigated 240 relapses. Median time to relapse recovery was 111 days. Most recovery events took place within 1 year of relapse onset: 202 of 240 (84%) individuals recovered during follow-up, 161 of 202 (80%) by 180 days, and 189 of 202 (94%) by 365 days. Relapse severity was the only factor associated with relapse recovery. CONCLUSION: Recovery from relapses takes place up to approximately 1 year after the event. Relapse severity, but no other patient factors, was associated with the speed of relapse recovery. Our findings inform clinical practice and trial design in RRMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».