Fezolinetant impact on health‐related quality of life for vasomotor symptoms due to the menopause: Pooled data from SKYLIGHT 1 and SKYLIGHT 2 randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the effect of fezolinetant treatment on health-related quality of life using pooled data from SKYLIGHT 1 and 2 studies. DESIGN: Prespecified pooled analysis. SETTING: USA, Canada, Europe; 2019-2021. POPULATION: 1022 women aged ≥40 to ≤65 years with moderate-to-severe vasomotor symptoms (VMS; minimum average seven hot flushes/day), seeking treatment for VMS. METHODS: Women were randomised to 12-week double-blind treatment with once-daily placebo or fezolinetant 30 or 45 mg. Completers entered a 40-week, active extension (those receiving fezolinetant continued that dose; those receiving placebo re-randomised to fezolinetant received 30 or 45 mg). MAIN OUTCOME MEASURES: Mean changes from baseline to weeks 4 and 12 on Menopause-Specific Quality of Life (MENQoL) total and domain scores, Work Productivity and Activity Impairment questionnaire specific to VMS (WPAI-VMS) domain scores, Patient Global Impression of Change in VMS (PGI-C VMS); percentages achieving PGI-C VMS of 'much better' (PGI-C VMS responders). Mean reduction was estimated using mixed model repeated measures analysis of covariance. RESULTS: Fezolinetant 45 mg mean reduction over placebo in MENQoL total score was -0.57 (95% confidence interval [CI] -0.75 to -0.39) at week 4 and -0.47 (95% CI -0.66 to -0.28) at week 12. Reductions were similar for 30 mg. MENQoL domain scores were also reduced and WPAI-VMS scores improved. Twice as many women receiving fezolinetant reported VMS were 'much better' than placebo based on PGI-C VMS assessment. CONCLUSIONS: Fezolinetant treatment was associated with improvement in overall QoL, measured by MENQoL, and work productivity, measured by WPAI-VMS. A high proportion receiving fezolinetant felt VMS were 'much better' based on PGI-C VMS responder analysis.
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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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».