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Enregistrement W4412509421 · doi:10.1080/17582024.2025.2520709

A drug evaluation narrative review of cladribine as a treatment for multiple sclerosis

2025· review· en· W4412509421 sur OpenAlexaff
Sarah‐Jane Martin, Shane Arsenault, Jiwon Oh

Notice bibliographique

RevueNeurodegenerative Disease Management · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladribineMultiple sclerosisDrugNarrativeMedicineIntensive care medicinePharmacologyInternal medicinePsychiatryPhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple sclerosis [MS] is an immune-mediated disease driven by peripherally mediated and central nervous system compartmentalized pathophysiologic processes. Major advances have led to a plethora of disease modifying therapies [DMTs] available for the treatment of MS. Among the wide range of DMTs, the immune reconstitution therapies [IRTs] are a unique subset of therapy that have the potential for durable benefit without the need for chronic administration. Cladribine tablets are a higher-efficacy oral IRT that selectively targets lymphocytes, causing a transient lymphopenia, followed by immune reconstitution of a different repertoire of lymphocytes that may result in durable benefit. The intermittent dosing schedule and efficacy in reducing measures of disease activity in both the short and long-term make cladribine an attractive DMT choice for a broad range of individuals with relapsing forms of MS. This narrative review summarizes the available efficacy and safety data from clinical trials and real-world studies on cladribine tablets.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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