Attack adjudication in neuromyelitis optica spectrum disorder: Substantiation of criteria by magnetic resonance imaging and biomarkers in N-MOmentum
Notice bibliographique
Résumé
Background:The N-MOmentum trial investigated safety and efficacy of inebilizumab in participants with neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD).Objective:Evaluate the attack identification process and adjudication committee (AC) performance in N-MOmentum.Methods:Adults (n = 230) with NMOSD and Expanded Disability Status Scale score ⩽8 were randomized (3:1) to inebilizumab 300 mg or placebo. The randomized controlled period was 28 weeks or until adjudicated attack. Attacks were adjudicated according to 18 predefined criteria. Magnetic resonance imaging (MRI) and biomarker (serum glial fibrillary acidic protein [sGFAP]) analyses were performed.Results:A total of 64 participant-reported neurological events occurred; 51 (80%) were investigator-determined to be attacks. The AC confirmed 43 of the investigator-determined attacks (84%). There was high inter- and intra-AC-member agreement. In 25/64 events (39%) and 14/43 AC-adjudicated attacks (33%), MRI was reviewed during adjudication. Retrospective analysis revealed new domain-specific T1 and T2 MRI lesions in 90% of adjudicated attacks. Increased mean sGFAP concentrations (>2-fold change) from baseline were observed in 56% of adjudicated attacks versus 14% of investigator-determined attacks rejected by the AC and 31% of participant-reported events determined not to be attacks.Conclusion:AC adjudication of NMOSD attacks according to predefined criteria appears robust. MRI lesion correlates and sGFAP elevations were found in most adjudicated attacks.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».