3003 Prognostic value of on-treatment serum neurofilament light chain for neT2 lesions relapsing MS patients: pooled analysis of ASCLEPIOS I/II
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To evaluate the prognostic value of 3- and 12-month on-treatment serum neurofilament light chain (sNfL) levels for future disease activity in with relapsing multiple sclerosis[pwRMS]Methods A baseline sNfL cut-off was predefined by the median sNfL value across the ofatumumab ASCLEPIOS I/II Phase 3 clinical trials and participants were stratified into high (≥baseline median [≥9.3 pg/mL]) and low (<median) sNfL groups at Month (M) 3 and M12, irrespective of treatment received. The prognostic value of high versus low sNfL at M3 and M12 was analyzed for the annualized rate of new/enlarging T2 (neT2) lesions. The number of neT2 lesions on the last available scan relative to the M12 scan was analyzed in a negative binomial model with time (in years) between the two scans as offset, adjusting for sNfL category at the respective month.Results Of the 1,882 participants randomized in ASCLEPIOS I/II, 1,393 and 1,384 participants had neT2 and sNfL data at M3 andM12, respectively. Participants with high versus low sNfL at M3 had a ~2.2-fold higher mean annualized rate of neT2 lesions (3.67versus 1.69, rate ratio [RR]: 2.17; p<0.001). Similarly, participants with high versus low sNfL at M12 had a ~3.6-fold higher mean annualized rate of neT2 lesions (4.90 versus 1.37, RR: 3.57; p<0.001).Conclusions On-treatment sNfL levels at 3 and 12 months continue to be prognostic for future lesion formation and support the use of sNfL as a prognostic biomarker for MS disease activity in pwRMS on disease-modifying therapy.
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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».