First-year treatment response predicts the following 5-year disease course in patients with relapsing-remitting multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Predicting long-term prognosis and choosing the appropriate therapeutic approach in patients with Multiple Sclerosis (MS) at the time of diagnosis is crucial in view of a personalized medicine. We investigated the impact of early therapeutic response on the 5-year prognosis of patients with relapsing-remitting MS (RRMS). We recruited patients from MSBase Registry covering the period between 1996 and 2022. All patients were diagnosed with RRMS and actively followed-up for at least 5 years to explore the following outcomes: clinical relapses, confirmed disability worsening (CDW) and improvement (CDI), EDSS 3.0, EDSS 6.0, conversion to secondary progressive MS (SPMS), new MRI lesions, Progression Independent of Relapse Activity (PIRA). Predictors included demographic, clinical and radiological data, and sub-optimal response (SR) within the first year of treatment. Female sex (HR 1.27; 95 % CI 1.16-1.40) and EDSS at baseline (HR 1.19; 95 % CI 1.15-1.24) were independent risk factors for the occurrence of relapses during the first 5 years after diagnosis, while high-efficacy treatment (HR 0.78; 95 % CI 0.67-0.91) and age at diagnosis (HR 0.83; 95 % CI 0.79-0.86) significantly reduced the risk. SR predicted clinical relapses (HR = 3.84; 95 % CI 3.51-4.19), CDW (HR = 1.74; 95 % CI 1.56-1.93), EDSS 3.0 (HR = 3.01; 95 % CI 2.58-3.51), EDSS 6.0 (HR = 1.77; 95 % CI 1.43-2.20) and new brain (HR = 2.33; 95 % CI 2.04-2.66) and spinal (HR 1.65; 95 % CI 1.29-2.09) MRI lesions. This study highlights the importance of selecting the appropriate DMT for each patient soon after MS diagnosis, also providing clinicians with a practical tool able to calculate personalized risk estimates for different outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».