Effect of efgartigimod on muscle group subdomains in participants with generalized myasthenia gravis: post hoc analyses of the phase 3 pivotal <scp>ADAPT</scp> study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Generalized myasthenia gravis (gMG) is a rare, chronic, neuromuscular autoimmune disease mediated by pathogenic immunoglobulin G (IgG) autoantibodies. Patients with gMG experience debilitating muscle weakness, resulting in impaired mobility, speech, swallowing, vision and respiratory function. Efgartigimod is a human IgG1 antibody Fc fragment engineered for increased binding affinity to neonatal Fc receptor. The neonatal Fc receptor blockade by efgartigimod competitively inhibits endogenous IgG binding, leading to decreased IgG recycling and increased degradation resulting in lower IgG concentration. METHODS: The safety and efficacy of efgartigimod were evaluated in the ADAPT study. Key efficacy outcome measures included Myasthenia Gravis Activities of Daily Living (MG-ADL) and Quantitative Myasthenia Gravis (QMG) scores. Efgartigimod demonstrated significant improvement in both the MG-ADL and QMG scores. This post hoc analysis aimed to determine whether all subdomains of MG-ADL and QMG improved with efgartigimod treatment. Individual items of MG-ADL and QMG were grouped into four subdomains: bulbar, ocular, limb/gross motor and respiratory. Change from baseline over 10 weeks in each subdomain was calculated for each group. RESULTS: Greater improvements from baseline were seen across MG-ADL subdomains in participants treated with efgartigimod compared with placebo. These improvements were typically observed 1 to 2 weeks after the first infusion and correlated with reductions in IgG. Similar results were observed across most QMG subdomains. CONCLUSIONS: These post hoc analyses of MG-ADL and QMG subdomain data from ADAPT suggest that efgartigimod is beneficial in improving muscle function and strength across all muscle groups, leading to the observed efficacy in participants with gMG.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».