MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410074912 · doi:10.1007/s40120-025-00756-4

Characterizing the Journey of Early Alzheimer’s Disease in Patients Initiating Lecanemab Treatment in the United States: A Real-World Evidence Study

2025· article· en· W4410074912 sur OpenAlex
Marwan N. Sabbagh, Chenyue Zhao, Malena Mahendran, Se Ryeong Jang, François Laliberté, Hideki Toyosaki, Kaixin Zhang, Feride Frech, Kavita V. Nair

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

RevueNeurology and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesBiogen
Mots-clésMedicineNeurologyDiseaseAlzheimer's diseaseNeuroscienceGerontologyInternal medicinePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: With the advent of disease-modifying therapies for early Alzheimer's disease (AD), a comprehensive characterization of patients initiating lecanemab in the USA is needed to understand its use in real-world settings. METHODS: This retrospective observational study used administrative claims from the Komodo Research Database (1/1/2023-6/30/2024). Eligible patients had ≥ 1 lecanemab administration (first claim defined the index date) and ≥ 12 months of clinical activity/insurance eligibility before the index date. Patient characteristics, diagnostic process, and AD-related medications were evaluated within 12 months before the index date (baseline), whereas lecanemab treatment patterns and concomitant medications were evaluated on or after the index date (follow-up). Outcomes were reported using descriptive statistics and persistence to lecanemab was evaluated using Kaplan-Meier analysis. RESULTS: Of 3155 patients included in the study, mean age was 75.0 years, 55.8% were female, 44.2% were male, and most (93.3%) received their index lecanemab administration in an urban setting. Diagnoses of AD (83.8%) and mild cognitive impairment (60.8%) were common at baseline, and 67.6% of patients used AD symptomatic medications. Average time from earliest diagnosis to first lecanemab administration was 4.9 months among patients with a diagnosis in January 2023 (accelerated approval date) or onwards. Over a mean follow-up of 138.8 days, the monthly mean number of administrations of lecanemab was 1.9, with an average of 16.5 days between consecutive administrations and 47.4 days to the first follow-up head magnetic resonance imaging. Persistence to lecanemab was 87.6% at 4 months after treatment initiation. CONCLUSION: Lecanemab was utilized in appropriate patient populations according to the prescribing information approved by the US Food and Drug Administration. Findings from our study provide first insights into the real-world use of lecanemab in the USA and shed light on the need for increased and timely lecanemab initiation for the long-term management of early AD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,308 · 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