First-Line Use of Higher-Efficacy Disease-Modifying Therapies in Multiple Sclerosis: Canadian Consensus Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is characterized by focal inflammatory activity in the central nervous system and a diffuse, compartmentalized inflammation that is the primary driver of neuroaxonal damage and worsening disability. It is now recognized that higher-efficacy disease-modifying therapies (HE-DMT) are often required to treat the complex neuropathological changes that occur during the disease course and improve long-term outcomes. The optimal use of HE-DMTs in practice was addressed by a Canadian panel of 12 MS experts who used the Delphi method to develop 27 consensus recommendations. The HE-DMTs that were considered were the monoclonal antibodies (natalizumab, ocrelizumab, ofatumumab) and the immune reconstitution agents (alemtuzumab, cladribine). The issues addressed included defining aggressive/severe disease, patient selection of the most appropriate candidates for HE-DMTs, baseline investigations and efficacy monitoring, defining suboptimal treatment response, use of serum neurofilament-light chain in evaluating treatment response, safety monitoring, aging and immunosenescence and when to consider de-escalating or discontinuing treatment. The goals of the consensus recommendations were to provide guidelines to clinicians on their use of HE-DMTs in practice and to improve long-term outcomes in persons with MS.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».