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Enregistrement W4398255801 · doi:10.1017/cjn.2024.164

P.057 Achievement of minimal symptom expression in acetylcholine receptor antibody-positive participants treated with efgartigimod in ADAPT/ADAPT+

2024· article· en· W4398255801 sur OpenAlexvenueno aff
Vera Bril, Srikanth Muppidi, JF Howard, Hiroyuki Murai, Glenn Phillips, Qi Chang, Deborah Gelinas, E. Brauer, Sihai Zhao, John Vissing

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyasthenia gravisQuality of life (healthcare)PlaceboMedicinePhysical therapyInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: A key efficacy indicator in generalized myasthenia gravis (gMG) treatment is improvement in MG-ADL score. Minimal symptom expression (MSE, MG-ADL total score of 0 or 1) is explored as a novel proposed treatment target in gMG in the phase 3 study of intravenous efgartigimod, ADAPT, and its open-label extension, ADAPT+. Methods: Post hoc analyses of acetylcholine receptor antibody positive participants in ADAPT (n=129) and ADAPT+ (n=111) were performed. Results: In ADAPT, 44.6% receiving efgartigimod achieved MSE vs 10.9% of participants given placebo. Despite less frequent assessment during ADAPT+, 40.5% of participants achieved MSE. Eighty-one percent of participants treated with efgartigimod who achieved MSE in ADAPT also achieved MSE during ADAPT+; 23% who had not achieved MSE in ADAPT did in ADAPT+. Achieving MSE was associated with substantial improvements in QMG, MGC, MG-QoL15r, and EQ-5D-5L mean scores of 11.4, 16.0, 12.4, and 0.3 points, respectively, from baseline to best score (across all visits). These drastic improvements resulted in quality of life (QoL) comparable to that of healthy populations. MSE achievement also resulted in sustained improvements in these disease-specific and QoL measures. Conclusions: Participants who achieved MSE showed substantial and consistent improvements across multiple disease measures and experienced QoL comparable to that of healthy populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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