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Enregistrement W4407574412 · doi:10.1007/s40263-025-01164-w

Treatment De-escalation in Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis: An Observational Study

2025· article· en· W4407574412 sur OpenAlex
Jannis Müller, Sifat Sharmin, Johannes Lorscheider, Dana Horáková, Eva Havrdová, Sara Eichau, F. Patti, Pierre Grammond, Katherine Buzzard, Olga Skibina, Alexandre Prat, Marc Girard, François Grand’Maison, Raed Alroughani, Jeannette Lechner‐Scott, Daniele Spitaleri, Michael J. Barnett, Elisabetta Cartechini, María José Sá, Oliver Gerlach, Anneke van der Walt, Helmut Butzkueven, Julie Prévost, Tamara Castillo‐Triviño, Bassem Yamout, Samia J. Khoury, Özgür Yaldizli, Tobias Derfuß, Cristina Granziera, Jens Kühle, Ludwig Kappos, Izanne Roos, Tomáš Kalinčík

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCNS Drugs · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensCegep de Saint JeromeUniversité de MontréalCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-Appalaches
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilEMD SeronoSchweizerische Multiple Sklerose GesellschaftUniversità di CataniaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungMultiple Sclerosis AustraliaMedical Research CouncilBiogenCelgeneSanofi GenzymeUniversity of MelbourneF. Hoffmann-La RocheMonash UniversityAlexion PharmaceuticalsTeva Pharmaceutical IndustriesBayer HealthCareSanofiAtara BiotherapeuticsUniversität BaselBristol-Myers SquibbMultiple Sclerosis SocietyEuropean Committee for Treatment and Research in Multiple SclerosisNational Science Foundation
Mots-clésRelapsing remittingMultiple sclerosisObservational studyMedicinePsychopharmacologyNeurologyPsychologyInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS), extended exposure to high-efficacy disease modifying therapy may increase the risk of side effects, compromise treatment adherence, and inflate medical costs. Treatment de-escalation, here defined as a switch to a lower efficacy therapy, is often considered by patients and physicians, but evidence to guide such decisions is scarce. In this study, we aimed to compare clinical outcomes between patients who de-escalated therapy versus those who continued their therapy. METHODS: In this retrospective analysis of data from an observational, longitudinal cohort of 87,239 patients with multiple sclerosis (MS) from 186 centers across 43 countries, we matched treatment episodes of adult patients with RRMS who underwent treatment de-escalation from either high- to medium-, high- to low-, or medium- to low-efficacy therapy with counterparts that continued their treatment, using propensity score matching and incorporating 11 variables. Relapses and 6-month confirmed disability worsening were assessed using proportional and cumulative hazard models. RESULTS: Matching resulted in 876 pairs (de-escalators: 73% females, median [interquartile range], age 40.2 years [33.6, 48.8], Expanded Disability Status Scale [EDSS] 2.5 [1.5, 4.0]; non-de-escalators: 73% females, age 40.8 years [35.5, 47.9], and EDSS 2.5 [1.5, 4.0]), with a median follow-up of 4.8 years (IQR 3.0, 6.8). Patients who underwent de-escalation faced an increased hazard of future relapses (hazard ratio 2.36 and 95% confidence intervals [CI] [1.79-3.11], p < 0.001), which was confirmed when considering recurrent relapses (2.43 [1.97-3.00], p < 0.001). It was also consistent across subgroups stratified by age, sex, disability, disease duration, and time since last relapse. CONCLUSIONS: On the basis of this observational analysis, de-escalation may not be recommended as a universal treatment strategy in RRMS. The decision to de-escalate should be considered on an individual basis, as its safety is not clearly guided by specific patient or disease characteristics evaluated in this study.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,575

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,159 · 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