Brain volume loss in relapsing multiple sclerosis: indirect treatment comparisons of available disease-modifying therapies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Brain volume loss (BVL) has been identified as a predictor of disability progression in relapsing multiple sclerosis (RMS). As many available disease-modifying treatments (DMTs) have shown an effect on slowing BVL, this is becoming an emerging clinical endpoint in RMS clinical trials. METHODS: In this study, a systematic literature review was conducted to identify BVL results from randomized controlled trials of DMTs in RMS. Indirect treatment comparisons (ITCs) were conducted to estimate the relative efficacy of DMTs on BVL using two approaches: a model-based meta-analysis (MBMA) with adjustment for measurement timepoint and DMT dosage, and a network meta-analysis (NMA). RESULTS: In the MBMA, DMTs associated with significantly reduced BVL versus placebo at two years included fingolimod (mean difference [MD] = 0.25; 95% confidence interval [CI] = 0.15 - 0.36), ozanimod (MD = 0.26; 95% CI = 0.12 - 0.41), teriflunomide (MD = 0.38; 95% CI = 0.20 - 0.55), alemtuzumab (MD = 0.38; 95% CI = 0.10 - 0.67) and ponesimod (MD = 0.71; 95% CI = 0.48 - 0.95), whereas interferons and natalizumab performed the most poorly. The results of NMA analysis were generally comparable with those of the MBMA. CONCLUSIONS: Limitations of these analyses included the potential for confounding due to pseudoatrophy, and a lack of long-term clinical data for BVL. Our findings suggest that important differences in BVL may exist between DMTs. Continued investigation of BVL in studies of RMS is important to complement traditional disability endpoints, and to foster a better understanding of the mechanisms by which DMTs can slow BVL.
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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 | 0,031 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».