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Enregistrement W4412479410 · doi:10.1016/j.jns.2025.123628

First analysis of the Myasthenia Gravis SPOTLIGHT Registry: outcomes with eculizumab and ravulizumab

2025· article· en· W4412479410 sur OpenAlexaff
James F. Howard, Dubravka Dodig, Lida Zeinali, Samir Macwan, Ashley Yegin, Michael Pulley, Ema Rodrigues, Pushpa Narayanaswami

Notice bibliographique

RevueJournal of the Neurological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyasthenia Gravis and Thymoma
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesEMD SeronoNational Institutes of HealthArgenxAlexion PharmaceuticalsCVS HealthPatient-Centered Outcomes Research InstituteSanofiAstraZenecaAmgen
Mots-clésEculizumabMyasthenia gravisMedicinePediatricsImmunologyAntibodyComplement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Complement component 5 inhibitors are indicated for the treatment of anti-acetylcholine receptor antibody-positive generalized myasthenia gravis (gMG). Clinical trials have demonstrated improved functional ability, muscle strength, and quality of life (QOL) in patients treated with eculizumab or ravulizumab. Evidence for their effectiveness and safety in clinical practice is reported here. METHODS: Data from the global MG SPOTLIGHT Registry were collected from patients with gMG currently or previously treated with eculizumab or ravulizumab in routine clinical practice. Effectiveness was evaluated among patients with ≥3 outcome measurements using MG Activities of Daily Living (MG-ADL) and MG-QOL 15-revised (MG-QOL15r) patient-reported outcomes and/or Myasthenia Gravis Foundation of America Clinical Classification (MGFA class) physician assessments. Safety data were also assessed. RESULTS: 189 patients were treated with eculizumab. Mean (95% CI) MG-ADL scores (n=110) decreased by 4.2 (-5.0, -3.4) points and MG-QOL15r scores (n=40) decreased by 7.5 (-9.9, -‍5.0) points from before eculizumab initiation to first assessment during/after treatment (median eculizumab treatment duration: 18.0 months). 45/103 (43.7%) patients were MGFA class 0-II before eculizumab versus 89/103 (86.4%) at first assessment. After transitioning to ravulizumab, improvements in MG-ADL scores (n=37), MG-QOL15r scores (n=14), and MGFA class (n=34) were maintained (median ravulizumab treatment duration: 8.7-11.4 months). Few treatment-related serious adverse events (eculizumab: Aspergillus infection, nervous system disorder [n=1 each]; ravulizumab: anaphylactic reaction [n=1]) and no meningococcal infections were reported with eculizumab or ravulizumab treatment. CONCLUSIONS: In routine clinical practice, eculizumab was well tolerated and effective for patients with gMG. Treatment benefits were maintained after transition to ravulizumab.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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