De-escalation of Disease-Modifying Therapy for People with Multiple Sclerosis Due to Safety Considerations: Characterizing 1-Year Outcomes in 25 People Who Switched from Ocrelizumab to Diroximel Fumarate
Notice bibliographique
Résumé
Switching disease-modifying therapy (DMT) may be considered for relapsing–remitting multiple sclerosis (RRMS) if a patient’s current therapy is no longer optimal. This was particularly important during the recent COVID-19 pandemic because of considerations around immune deficiency and impaired vaccine response associated with B cell-depleting DMTs. This real-world, single-center study aimed to evaluate change or decline in functional ability and overall disease stability in people with RRMS who were switched from B cell-depleting ocrelizumab (OCRE) to diroximel fumarate (DRF) because of safety concern related to the COVID-19 pandemic. Adults with RRMS were included if they had been clinically stable for ≥ 1 year on OCRE. Data collected at baseline and 1 year post switch included relapse rate, magnetic resonance imaging (MRI), blood work for assessment of peripheral immune parameters, the Cognitive Assessment Battery (CAB), optical coherence tomography (OCT), and patient-reported outcomes (PROs). Participants ( N = 25) had a mean (SD) age of 52 (9) years, and a mean (SD) duration of 26 (8) months’ treatment with OCRE before the switch to DRF. Median washout duration since the last OCRE infusion was 7 months (range 4–18 months). No participants relapsed on DRF during follow-up, and all remained persistent on DRF after 1 year. There were no significant changes in peripheral immune parameters, other than an increase in the percentage of CD19 + cells 1 year after switching ( p < 0.05). Similarly, there were no significant changes in CAB, OCT, and PROs. These preliminary findings suggest that transition to DRF from OCRE may be an effective treatment option for people with RRMS who are clinically stable but may need to switch for reasons unrelated to effectiveness. Longer follow-up times on larger samples are needed to confirm these observations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».