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Enregistrement W4403997574 · doi:10.1016/j.jns.2024.123290

Efficacy of Radicava® IV (intravenous edaravone) in subjects with differing trajectories of disease progression in amyotrophic lateral sclerosis: Use of a novel statistical approach for post hoc analysis of a pivotal phase 3 clinical trial

2024· article· en· W4403997574 sur OpenAlexaff
Erik P. Pioro, Benjamin Rix Brooks, Ying Liu, Jeffrey Zhang, Stephen Apple

Notice bibliographique

RevueJournal of the Neurological Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMitsubishi Tanabe Pharma Corporation
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisEdaravonePost-hoc analysisMedicinePost hocDiseaseMultiple sclerosisPhysical medicine and rehabilitationInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Subjects with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) treated with Radicava® (edaravone) IV (intravenous; Mitsubishi Tanabe Pharma America [MTPA], hereafter "MTPA IV edaravone") in Study MCI186-19 had a significantly slower physical functional decline vs placebo-treated subjects as measured by the revised ALS Functional Rating Scale (ALSFRS-R) and analyzed by the linear mixed model for repeated measures (MMRM). This Study 19 post hoc analysis of MTPA IV edaravone-treated and placebo-treated subjects evaluated linear and nonlinear latent class mixed models defining trajectories based on identifying the model with the lowest Bayesian information criterion. The best model differentiated 4 nonlinear trajectories in ALS subjects. ALSFRS-R total score in MTPA IV edaravone-treated and placebo-treated subjects was evaluated for these 4 nonlinear latent class trajectory groups. METHODS: Disease trajectories of MCI186-19 MTPA IV edaravone-treated or placebo-treated ALS subjects who completed the double-blind period were investigated using latent class analysis (LCA) statistical models to identify potential unique nonlinear ALSFRS-R disease trajectories. RESULTS: ALSFRS-R trajectories revealed 4 unique nonlinear trajectory latent classes per treatment group in MTPA IV edaravone-treated and placebo-treated ALS subjects completing the MCI186-19 double-blind period. Latent classes 2-4 had statistically significant slowing of ALSFRS-R total score decline in the predicted nonlinear trajectories of MTPA IV edaravone-treated vs placebo-treated ALS subjects. CONCLUSIONS: This post hoc analysis suggests MTPA IV edaravone treatment results in slower ALSFRS-R decline vs placebo in most predicted nonlinear trajectories. LCA is a novel approach that may benefit future trial analyses.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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