3018 A multi-centre longitudinal study analysing disease modifying therapy prescribing patterns during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background/ Objectives The COVID-19 pandemic raised concern amongst clinicians that disease-modifying therapy (DMT), particularly anti-CD20 monoclonal antibodies (mAB) and fingolimod, could worsen COVID-19 in people with multiple sclerosis (pwMS). This study aimed to examine DMT prescribing trends pre- and post-pandemic.Methods A multi-centre longitudinal study with 8,771 participants was conducted using data from the MSBase COVID-19 sub-study. Trends in DMT prescribing between 2018–2022 were analysed using multivariable mixed-effects logistic regression. DMT-initiation referred to the first prescription of any DMT in that timeframe, DMT-switches denoted a change in DMT regimen within 6 months of last DMT use.Results Post-pandemic, there was a significant increase in DMT initiation/switching to natalizumab and cladribine ([Natalizumab-Initiation:OR 1.72, 95% CI 1.39–2.13;Switching:OR 1.66, 95% CI 1.40–1.98],[Cladribine-Initiation:OR 1.43, 95% CI 1.09–1.87;Switching:OR 1.67, 95% CI 1.41–1.98]). Anti-CD20 mABs initiation decreased during-pandemic but recovered post-pandemic. Overall, anti-CD20 mABs initiation/switching increased, however less than other high-efficacy DMTs(Initiation:OR 1.26, 95% CI 1.06–1.49;Switching:OR 1.15, 95% CI 1.02–1.29). Initiation/switching of fingolimod, interferon-beta, and alemtuzumab significantly decreased([Fingolimod-Initiation:OR 0.55, 95% CI 0.41–0.73;Switching:OR 0.49, 95% CI 0.41–0.58],[Interferon-Initiation:OR 0.48, 95% CI 0.41–0.57; Switching:OR 0.78, 95% CI 0.62–0.99],[Alemtuzumab-Initiation:OR 0.27, 95% CI 0.15–0.48;Switching:OR 0.27, 95% CI 0.17–0.44]). Dimethyl fumarate initiation increased, while switching decreased(Initiation: OR 1.76, 95% CI 1.49–2.09;Switching:OR 0.85, 95% CI 0.69–1.05).Conclusion Post-pandemic, clinicians preferentially prescribed natalizumab and cladribine over anti-CD20 mABs and fingolimod, likely to preserve efficacy but reduce perceived risk of immunosuppression. This has clinical implications for disease progression and highlights the importance of equitable access to DMTs and COVID-19 treatment in a pandemic to ensure continued use of high-efficacy DMTs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».