Teriflunomide in pediatric patients with relapsing multiple sclerosis: Open-label extension of TERIKIDS
Notice bibliographique
Résumé
Background: The double-blind TERIKIDS study demonstrated the efficacy and safety of teriflunomide. Objective: To evaluate the efficacy, safety, and tolerability of continuous teriflunomide treatment in the TERIKIDS open-label extension. Methods: In the double-blind period, children with relapsing MS were randomized to placebo or teriflunomide (14 mg adult-equivalent dose) for ⩽ 96 weeks. Participants received teriflunomide for ⩽ 192 weeks post-randomization in the open-label extension. Results: The mean age at screening was 14.6 years. For teriflunomide/teriflunomide versus placebo/teriflunomide, estimated clinical relapse risk was reduced by 38% (hazard ratio (HR) 0.62; 95% confidence interval (CI) 0.39–0.98; p = 0.11) and numbers of gadolinium-enhancing T1 and new/enlarging T2 lesions were reduced by 43% (relative risk (RR) 0.570; 95% CI 0.33–0.98; p = 0.043) and 49% (RR 0.511; 95% CI 0.34–0.76; p = 0.001), respectively, in the combined double-blind and open-label periods. There was a trend toward reduced risk of 24-week sustained disability progression for teriflunomide/teriflunomide versus placebo/teriflunomide (HR 0.47; 95% CI 0.23–0.96). During the open-label extension, incidences of safety-related discontinuations were 4.0% (teriflunomide/teriflunomide) and 13.5% (placebo/teriflunomide), including two children who developed pancreatitis in the teriflunomide/teriflunomide group. Conclusion: Teriflunomide reduced the long-term risk of focal inflammatory activity, with generally manageable tolerability and no new safety signals. Further evidence would strengthen clinical efficacy findings. ClinicalTrials.gov: NCT02201108.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».