Recommendations for essential medicines for multiple sclerosis in low-resource settings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multiple sclerosis (MS) is a demyelinating disease of the central nervous system that, when untreated, can lead to significant disability in young adults. Despite the increase in the number of disease-modifying therapies (DMTs), many people living with MS in low-resource settings do not have access to treatment. OBJECTIVE: The primary aim was to develop recommendations on the minimum essential DMTs for MS that should be available in low-resource settings. METHODS: The Multiple Sclerosis International Federation established an independent, international panel including healthcare professionals and people with MS. This panel, in collaboration with the Cochrane MS Group and McMaster GRADE Centre, reviewed evidence for use of MS DMTs following standardized GRADE protocols including consideration of balance of benefits and harms; certainty of evidence; resources required and cost-effectiveness and values, equity, feasibility and availability in low-resource settings. RESULTS: For active and/or worsening forms of relapsing MS, the panel recommends use of ocrelizumab, cladribine, fingolimod, dimethyl fumarate, interferon beta and glatiramer acetate. For active and/or worsening forms of progressive MS, the panel recommends use of rituximab, ocrelizumab, glatiramer acetate, fingolimod and interferon beta. CONCLUSIONS: Recommendations for the minimum essential DMTs for MS in low-resource settings were developed based on robust consideration of evidence and relevant context.
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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 | 0,047 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».