Clinical validation of a novel in vitro diagnostic neurofilament light chain assay for the prognostication of disease activity in people with relapsing multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurofilament light chain (NfL) is a promising marker for predicting disease activity in relapsing multiple sclerosis (RMS). To date, however, there has been no commercially available NfL assay validated in MS and intended for routine clinical use. OBJECTIVE: IM NfL assay. METHODS: The optimal NfL threshold for this assay/use case was identified and independently validated using ASCLEPIOS I and II data, respectively. The primary endpoint (annualized number of new/enlarging T2 (neT2) lesions) was analyzed using negative binomial models. Threshold optimization used maximum likelihood methodology. Generalizability analyses used data from ASCLEPIOS II, FREEDOMS, and TRANSFORMS. RESULTS: NfL concentration of 12.9 pg/mL was validated as the optimal cutoff for prognosticating disease activity as measured by neT2 lesion over 2 years. This threshold prognosticated individual patient risk for persistent disease activity (>3 neT2 lesions/year over 2 years) and showed prognostic value across relevant subgroups and clinical scenarios. Findings for relapses were similar. CONCLUSION: IM NfL assay is now validated for prognostic use in RMS patients.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».