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Enregistrement W4413453180 · doi:10.1093/braincomms/fcaf306

Persistent progression independent of relapse activity in multiple sclerosis

2025· article· en· W4413453180 sur OpenAlexaff
Chao Zhu, Zhen Zhou, Tomáš Kalinčík, Izanne Roos, Katherine Buzzard, Olga Skibina, Raed Alroughani, Jens Kühle, Marc Girard, Pierre Grammond, Jeannette Lechner-Scott, Oliver Gerlach, Nevin John, Pamela McCombe, Richard Macdonell, Vincent Van Pesch, Guy Laureys, Julie Prévost, Dana Horáková, Eva Havrdová, Tamara Castillo‐Triviño, Cristina Ramo‐Tello, Yolanda Blanco, José Meca-Lallana, Alessandra Lugaresi, Valentina Tomassini, Elisabetta Cartechini, Maria Pia Amato, Daniele Spitaleri, Francesco Patti, Davide Maimone, Matteo Foschi, Andrea Surcinelli, Emanuele D’Amico, Bassem Yamout, Samia J. Khoury, María José, Cavit Boz, Serkan Özakbaş, Bianca Weinstock‐Guttman, Daniel Merlo, Mastura Monif, Vilija Jokubaitis, Anneke van der Walt, Helmut Butzkueven

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensCegep de Saint JeromeCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-AppalacheUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilEMD SeronoInternational Progressive MS AllianceGenentechTrish Multiple Sclerosis Research FoundationSanofiMultiple Sclerosis International FederationBiogenVšeobecná Fakultní Nemocnice v PrazeGlaxoSmithKlineUniversità di CataniaEisaiNational Research FoundationMultiple Sclerosis AustraliaUniverzita Karlova v PrazeCelgeneAlnylam PharmaceuticalsAlexion PharmaceuticalsMedical Research CouncilTeva Pharmaceutical IndustriesMedDay PharmaceuticalsBayer HealthCareNovartis PharmaEuropean CommissionWorld Health OrganizationSanofi GenzymeUniversität BaselBristol-Myers Squibb
Mots-clésExpanded Disability Status ScaleProportional hazards modelMedicineMultiple sclerosisPersistence (discontinuity)CohortInternal medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Patients with relapsing-remitting multiple sclerosis (RRMS) may experience disability progression independent of relapse activity (PIRA), which can be an early sign of secondary progressive MS (SPMS). We defined persistent PIRA as ongoing sustained disability over the entire available follow-up period. However, PIRA events can regress over time. Identifying factors that predict PIRA persistence is of great interest as they can refine the definition of RRMS to SPMS transition. Equally, factors associated with the non-persistence of PIRA have potential treatment implications for patients suffering from a PIRA event. We conducted a study to examine risk factors for PIRA persistence and risk differences in long-term disability progression between persistent and non-persistent PIRA. In this cohort study, we included only patients who had already experienced a PIRA event and investigated the persistence of disability progression following their first PIRA event. Therefore, PIRA occurrence time was set as the baseline. Data were collected from the MSBase registry between April 1995 and January 2024, with a median follow-up of 8.7 years. The primary outcome was time to 6-month confirmed non-persistence of PIRA. Secondary outcomes comprised time to 6-month confirmed Expanded Disability Status Scale (EDSS) 6 and time to SPMS. A stratified Cox regression model was used to identify risk factors associated with non-persistent PIRA. We then matched persistent PIRA patients with non-persistent PIRA patients in a 1:1 ratio using propensity scores, and compared their risk of reaching EDSS 6 using the Cox regression model. We re-matched patients with complete Kurtzke Functional Systems Scores to compare their risks of reaching SPMS. We included 4713 RRMS patients with PIRA, of whom around one-third experienced a post-PIRA disability improvement, over a relatively long period (median of 2.6 years to improvement). Use of high-efficacy disease-modifying therapies (DMT) at baseline [hazard ratio, 1.22; 95% confidence interval, (1.08–1.38); P = 0.0015], lower baseline EDSS [hazard ratio, 0.73 (0.69–0.78); P < 0.0001] and younger age [per 10 years; hazard ratio, 0.84 (0.80–0.89); P < 0.0001] were associated with non-persistent PIRA. Patients with non-persistent PIRA had a hazard ratio of 0.19 [95% confidence interval, (0.15–0.25); P < 0.0001] for reaching EDSS 6 and 0.18 [(0.11–0.29); P < 0.0001] for reaching SPMS compared to patients with persistent PIRA. PIRA events slowly regress in one-third of patients. Patients with persistent PIRA had a substantially higher risk of reaching EDSS 6 and SPMS than those with non-persistent PIRA. Younger age, lower baseline EDSS, and use of high-efficacy DMT during PIRA events were associated with PIRA regression.

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 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 enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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