Managing reactivation of multiple sclerosis during treatment with natalizumab
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Following natalizumab failure, it is unknown whether switching to alternative high-efficacy therapies offers superior effectiveness over continuing natalizumab. OBJECTIVE: To compare different treatment strategies following natalizumab failure. METHODS: Patients suffering a relapse during natalizumab treatment with adequate follow-up were identified from the MSBase registry. Following natalizumab failure, natalizumab continuation was compared to switching to anti-CD20 therapies/alemtuzumab/lower-efficacy therapies and treatment discontinuation. The primary outcome was the risk of further relapses. Secondary outcomes included risk of subsequent magnetic resonance imaging (MRI) activity, confirmed disability worsening and disease-activity-free survival. Multivariable proportional hazards models compared outcomes during time-varying therapy exposures. Four sensitivity analyses were conducted with varied inclusion criteria and treatment failure definitions. RESULTS: Of 1553 patients experiencing a relapse during natalizumab treatment, 1037 met the inclusion criteria. Following natalizumab failure, switch to anti-CD20 therapy was associated with a lower relapse risk (heart rate (HR) = 0.48, 95% confidence interval (CI) = 0.27-0.84) compared to continuing natalizumab; no differences were observed in MRI or disability outcomes. Treatment de-escalation or cessation was associated with increased relapse risk (HR = 1.46, 95% CI = 1.15-1.85; HR = 2.08, 95% CI = 1.22-3.55, respectively). We did not find evidence of a difference for switching to alemtuzumab. Sensitivity analyses replicated primary findings. CONCLUSION: This exploratory study indicates that switching to anti-CD20 therapies following natalizumab failure is associated with a >50% reduction in relapse risk. No differences were seen in secondary outcomes, despite consistent trends. Clinicians may consider anti-CD20 therapies following natalizumab failure, noting further research is needed to confirm differences in MRI and disability outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».