P.031 Consistency of objective sleep maintenance data in Chinese and North American/European subjects with insomnia in lemborexant phase 3 studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: The consistency of effects of lemborexant (LEM), a dual orexin-receptor antagonist, on sleep maintenance variables across 2 phase 3 studies with contrasting populations was compared. Methods: E2006-G000-304 (Study 304; NCT02783729) and E2006-J086-311 (Study 311; NCT04549168) were 1-month, randomized, double-blind, placebo (PBO)-controlled studies evaluating LEM 10mg (LEM10) in adults with insomnia disorder. Global Study 304 (N=1006; PBO, n=208; LEM10, n=269) enrolled participants of any race (≥55y); Study 311 (N=193; PBO, n=100; LEM10, n=93) participants were exclusively Chinese (≥18y). Pairs of polysomnograms were conducted at baseline and after the first/last 2 doses of the 1-month treatment. Change from baseline in sleep efficiency (SE [%]), wake-after-sleep-onset (WASO [min]), and total-sleep-time (TST [min]) were analyzed. Results: Mean baseline sleep parameters: Study 304: SE, 67.9–68.9; WASO, 111.8–114.8; TST, 325.1–330.7; Study 311: SE, 69.4–70.3; WASO, 79.3-–85.8; TST, 333.2–336.7. Least squares mean [standard error] increases from baseline were significantly larger with LEM10 vs PBO (P<0.001) for SE (Study 304, 8.0 [0.7]; Study 311, 7.1 [1.4]) and TST (38.9 [3.7]; 32.8 [6.9]), as were decreases in WASO (-25.4 [3.1]; -17.8 [4.8]). Most treatment-emergent adverse events were mild–moderate. Conclusions: Short-term LEM10 treatment consistently improved objective sleep maintenance in patients with insomnia of different races.
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 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 | 0,014 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».