Comparison of first-line fingolimod efficacy compared with first-line interferon-beta or glatiramer therapy in MS patients with active disease using propensity-matched registry data (P3.247)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Investigate time to relapse and discontinuation in a propensity-matched sample of MS patients on first-line fingolimod compared with first line interferon-beta (IFNβ) or glatiramer acetate (GA) following relapse. BACKGROUND: Outcomes in patients initiating first-line fingolimod relative to IFNβ or GA following relapse are not known. Comparisons of treatment effectiveness from observational registry data can be confounded as treatment assignments are non-random. Propensity score matching is a statistical technique to adjust for covariate imbalances across cohorts. DESIGN/METHODS: The MSBase study is a global, longitudinal registry for Multiple Sclerosis. At time of data extraction, the registry contained 31,429 patients from 104 centres across 30 countries. All patients included in the analysis had at least one relapse in the 12 months prior to baseline. First line fingolimod initiations were 1:1 propensity matched to first-line IFNβ/GA commencements using sex, age, country, disease duration, EDSS and pre-treatment relapse activity as baseline matching characteristics. Predictors of time to first relapse and time to treatment discontinuation were investigated using a clustered marginal Cox model. RESULTS: A total of 180 first-line fingolimod patients were successfully matched to 180 IFNβ/GA commencements. Relapse rate in first line fingolimod was 18.4 relapse per 100 person-years (95[percnt] CI 13.8-24.7) compared with 25.1 relapse per 100 person-years with first-line IFNβ/GA (95[percnt] CI 20.8, 30.2). First line fingolimod was associated with a 46[percnt] reduction in the rate of on-treatment relapse compared with first-line IFNβ/GA (HR 0.54, 95[percnt] CI 0.35-0.83). Similarly first-line fingolimod was associated with a 42[percnt] reduction in treatment discontinuation compared with IFNβ/GA (HR 0.58, 95[percnt] CI 0.34, 0.96). The restricted sample size did not permit meaningful comparisons of confirmed disability progression. CONCLUSIONS: The efficacy of fingolimod initiation, as assessed by time to first relapse and treatment discontinuation, was superior to that of IFNβ/GA in a first-line setting in propensity-matched MS 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 | 0,010 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».