Hypogammaglobulinemia and Infection Risk in an Ocrelizumab-treated Multiple Sclerosis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ocrelizumab is an effective anti-CD20 therapy approved for Relapsing Remitting (RRMS) and Primary Progressive Multiple Sclerosis (PPMS). In clinical trials, a proportion of patients developed hypogammaglobulinemia which could contribute to infection risk. This study aimed to identify hypogammaglobulinemia and its risk factors and evaluate potentially associated serious infection risk in a real-world cohort of patients. METHODS: All MS patients treated with ocrelizumab in a Quebec City MS clinic from January 2017 to August 2021 were included and detailed patient characteristics were collected by chart review. Levels of immunoglobulins (IgM, IgA and IgG) were assessed prior to each treatment. Serious infection was defined as an infection requiring hospitalization or emergency room treatment. Association between hypogammaglobulinemia and serious infection was analyzed. RESULTS: A total of 266 patients (average follow-up 2.05 years) were included (87% RRMS). After 6 infusions, 32.8%, 3.5% and 4.2% of patients had at least one IgM, IgA and IgG hypogammaglobulinemia event respectively. Aside from pre-treatment hypogammaglobulinemia, there were no variables associated with on-treatment hypogammaglobulinemia. There was a total of 21 serious infections (3.36 and 12.33 per 100-person-years in RRMS and PPMS). Developing hypogammaglobulinemia during treatment was not associated with serious infection. A regression analysis did not show associations between serious infection and key disease characteristics. CONCLUSION: Similar to ocrelizumab extension studies, our cohort demonstrated a significant rate of hypogammaglobulinemia over time, mostly with IgM. No association was found between hypogammaglobulinemia and serious infection.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».