Comparative efficacy of ofatumumab <i>versus</i> oral therapies for relapsing multiple sclerosis patients using propensity score analyses and simulated treatment comparisons
Notice bibliographique
Résumé
Background: Evidence from network meta-analyses (NMAs) and real-world propensity score (PS) analyses suggest monoclonal antibodies (mAbs) offer a therapeutic advantage over currently available oral therapies and, therefore, warrant consideration as a distinct group of high-efficacy disease-modifying therapies (DMTs) for patients with relapsing multiple sclerosis (RMS). This is counter to the current perception of these therapies by some stakeholders, including payers. Objectives: A multifaceted indirect treatment comparison (ITC) approach was undertaken to clarify the relative efficacy of mAbs and oral therapies. Design: the oral therapies cladribine, fingolimod, and ozanimod. Data sources and methods: As IPD were available for trials of ofatumumab and fingolimod, PS analyses were conducted. Given summary-level data were available for cladribine, fingolimod, and ozanimod trials, STCs were conducted between ofatumumab and each of these oral therapies. Three efficacy outcomes were compared: annualized relapse rate (ARR), 3-month confirmed disability progression (3mCDP), and 6-month CDP (6mCDP). Results: The PS analyses demonstrated ofatumumab was statistically superior to fingolimod for ARR and time to 3mCDP but not time to 6mCDP. In STCs, ofatumumab was statistically superior in reducing ARR and decreasing the proportion of patients with 3mCDP compared with cladribine, fingolimod, and ozanimod and in decreasing the proportion with 6mCP compared with fingolimod and ozanimod. These findings were largely consistent with recently published NMAs that identified mAb therapies as the most efficacious DMTs for RMS. Conclusion: Complementary ITC methods showed ofatumumab was superior to cladribine, fingolimod, and ozanimod in lowering relapse rates and delaying disability progression among patients with RMS. Our study supports the therapeutic superiority of mAbs over currently available oral DMTs for RMS and the delineation of mAbs as high-efficacy therapies.
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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 | 0,050 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».