Aging is associated with reduced inflammatory disease activity independent of disease duration in relapsing multiple sclerosis trial populations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Higher age is associated with less inflammatory disease activity in relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS). It is unknown whether age itself or disease duration underlies this association. OBJECTIVES: This study investigated the effects of age, disease duration, and inflammatory disease activity in people with RRMS. METHODS: Individual patient-level data from five large phase III randomized controlled trials (RCTs) was utilized to investigate the association of both age and disease duration with annualized relapse rate (ARR), contrast-enhancing lesions (CELs), and new T2 lesions on magnetic resonance imaging (MRI) at baseline and follow-up. RESULTS: The data set included 5626 participants. Higher age was associated with lower ARRs, lower CEL number on MRI at baseline and follow-up, and lower new T2 lesion numbers at follow-up. This effect was present in all disease duration groups. For example, we found a lower number of new T2 lesions on MRI during follow-up in higher age groups compared to lower age groups, independent of disease duration. CONCLUSION: Aging in RRMS is associated with a lower risk of inflammatory disease activity, across different disease durations. Age should be taken into account when designing clinical trials and future research should investigate how age should be integrated into personalized predictions of treatment response and risk profiling.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».