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Enregistrement W4409248589 · doi:10.1056/nejmoa2415985

Tolebrutinib versus Teriflunomide in Relapsing Multiple Sclerosis

2025· article· en· W4409248589 sur OpenAlexaff
Jiwon Oh, Douglas L. Arnold, Bruce Cree, Carolina Ionete, Ho-Jin Kim, Maria Pia Sormani, Sana Syed, Yixin Chen, Christina R. Maxwell, Patrick Benoit, Timothy J. Turner, Erik Wallstroem, Heinz Wiendl

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityNeuroRx Research (Canada)University of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesSanofi
Mots-clésTeriflunomideMultiple sclerosisMedicineDermatologyImmunologyFingolimod

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tolebrutinib is an oral, brain-penetrant, and bioactive Bruton's tyrosine kinase inhibitor that modulates peripheral inflammation and persistent immune activation within the central nervous system, including disease-associated microglia and B cells. More data are needed on its efficacy and safety in treating relapsing multiple sclerosis. METHODS: In two phase 3, double-blind, double-dummy, event-driven trials (GEMINI 1 and GEMINI 2), participants with relapsing multiple sclerosis were randomly assigned in a 1:1 ratio to receive tolebrutinib (60 mg once daily) or teriflunomide (14 mg once daily), each with matching placebo. The primary end point was the annualized relapse rate. The key secondary end point was confirmed worsening of disability that was sustained for at least 6 months, which was assessed in a time-to-event analysis that was pooled across trials. RESULTS: A total of 974 participants were enrolled in GEMINI 1, and 899 were enrolled in GEMINI 2. The median follow-up was 139 weeks. The annualized relapse rate in the tolebrutinib and teriflunomide groups was 0.13 and 0.12, respectively, in GEMINI 1 (rate ratio, 1.06; 95% confidence interval [CI], 0.81 to 1.39; P = 0.67) and 0.11 and 0.11, respectively, in GEMINI 2 (rate ratio, 1.00; 95% CI, 0.75 to 1.32; P = 0.98). The pooled percentage of participants with confirmed disability worsening sustained for at least 6 months was 8.3% with tolebrutinib and 11.3% with teriflunomide (hazard ratio, 0.71; 95% CI, 0.53 to 0.95; no formal hypothesis testing was conducted owing to the prespecified hierarchical testing plan, and the width of the confidence interval is not adjusted for multiple testing). The percentage of participants who had adverse events was similar in the two treatment groups, although the percentage with minor bleeding was higher in the tolebrutinib group than in the teriflunomide group (petechiae occurred in 4.5% vs. 0.3%, and heavy menses in 2.6% vs. 1.0%). CONCLUSIONS: Tolebrutinib was not superior to teriflunomide in decreasing annualized relapse rates among participants with relapsing multiple sclerosis. (Funded by Sanofi; GEMINI 1 and GEMINI 2 ClinicalTrials.gov numbers, NCT04410978 and NCT04410991, respectively.).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations51
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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