Short- and long-term effects of early versus delayed treatment with ocrelizumab on cerebellar volume loss in patients with RMS and PPMS
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The cerebellum is a functionally and anatomically complex structure, which, in multiple sclerosis (MS), is affected by focal white/gray matter lesions and by secondary neurodegeneration of afferent/efferent connections to the supratentorial brain and the spinal cord. OBJECTIVES: To assess the efficacy of ocrelizumab compared with interferon β-1a (IFN β-1a)/placebo on cerebellar volume loss and the effect of switching to ocrelizumab on volume change in the Phase III trials in relapsing MS (RMS, OPERA I/II) and in primary progressive MS (PPMS, ORATORIO). METHODS: Cerebellar volume change was computed using paired Jacobian integration and analyzed using a mixed-effect repeated measurement model. RESULTS: In RMS, ocrelizumab reduced cerebellar volume loss in the double-blind period (DBP) and the difference (30% at DBP end) was maintained in the open-label extension (OLE) after control patients (IFN β-a) were switched to ocrelizumab. In PPMS, there was a small numerical difference in the DBP, but a larger (up to 22%) difference in favor of ocrelizumab in the OLE. CONCLUSIONS: In both RMS and PPMS, early treatment with ocrelizumab helps to prevent additional cerebellar volume loss compared with delayed switching to ocrelizumab. Further analysis is needed to fully understand the clinical impact of cerebellar atrophy.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».