P.005 Eptinezumab demonstrated efficacy regardless of prior preventive migraine treatment failure: post hoc DELIVER analyses
Notice bibliographique
Résumé
Background: This post hoc analysis evaluated the efficacy of eptinezumab vs placebo across 24 weeks of treatment in the placebo-controlled period of the DELIVER study in subgroups defined by prior treatment failure. Methods: DELIVER (NCT04418765) randomized adults with migraine to eptinezumab 100 mg, 300 mg, or placebo intravenous infusion every 12 weeks. Eligible patients needed documented evidence of 2–4 prior preventive treatment failures within the past 10 years. This post hoc analysis focused on subgroups of patients with prior treatment failure on topiramate, beta blockers, amitriptyline, and/or flunarizine. Results: The full analysis set included 890 patients: 633 previously failed topiramate, 538 failed beta blockers, 508 failed amitriptyline, and 333 failed flunarizine; within each subgroup, most patients had 2 prior treatment failures (51–56%). Across Weeks 1–12 in all subgroups, patients treated with eptinezumab experienced greater reductions from baseline in MMDs than those receiving placebo, with larger reductions observed over Weeks 13–24. Similarly, ≥50% MRRs were higher with eptinezumab than with placebo and increased following a second infusion. Conclusions: Eptinezumab demonstrated greater reductions in MMDs compared with placebo across all subgroups of prior preventive treatment failure, with evidence to suggest that a second dose provides additional benefit.
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 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 | 0,014 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,001 |
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.
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 ».