MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7037276130

DMD Genotypes and Motor Function in Duchenne Muscular Dystrophy: A Multi-institution Meta-analysis With Implications for Clinical Trials

2023· article· en· W7037276130 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUCL Discovery (University College London) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueHymenoptera taxonomy and phylogeny
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Disability, Independent Living, and Rehabilitation ResearchNational Institute on Disability and Rehabilitation ResearchSanofi GenzymeItalfarmacoHospital for Sick ChildrenUniversity of NottinghamNewcastle UniversityUniversity of OxfordUniversity College LondonUniversity of CambridgeAudentes TherapeuticsGreat Ormond Street Hospital for ChildrenNHS Greater Glasgow and ClydeSarepta TherapeuticsOxford University Hospitals NHS Foundation TrustAstellas PharmaFibroGenCytokineticsCambridge University HospitalsVertex PharmaceuticalsUniversity Hospitals Plymouth NHS TrustNational Institutes of HealthUniversity Hospitals Birmingham NHS Foundation TrustBioMarin PharmaceuticalDaiichi Sankyo EuropeGilead SciencesNational Institute for Health and Care ResearchParent Project Muscular DystrophyPTC TherapeuticsEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesSanofiBiogenPfizerUniversity Hospital Southampton NHS Foundation TrustUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustDuchenne Parent ProjectZonMwAveXisGlaxoSmithKline
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyGenotypeClinical trialConfoundingAmbulatoryRandomized controlled trialMuscular dystrophyConfidence interval
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND OBJECTIVES: Clinical trials of genotype-targeted treatments in Duchenne muscular dystrophy (DMD) traditionally compare treated patients to untreated patients with the same DMD genotype class. This avoids confounding of drug efficacy by genotype effects but also shrinks the pool of eligible controls, increasing challenges for trial enrollment in this already rare disease. To evaluate the suitability of genotypically unmatched controls in DMD, we quantified effects of genotype class on 1-year changes in motor function endpoints used in clinical trials. METHODS: Over 1,600 patient-years of follow-up (>700 patients) were studied from six real-world/natural history data sources (UZ Leuven, PRO-DMD-01 shared by CureDuchenne, iMDEX, North Star UK, Cincinnati Children's Hospital Medical Center, and the DMD Italian Group), with genotypes classified as amenable to skipping exons 44, 45, 51 or 53, other skippable, nonsense, and other mutations. Associations between genotype class and 1-year changes in North Star Ambulatory Assessment total score (ΔNSAA) and in 10-meter walk/run velocity (Δ10MWR) were studied in each data source with and without adjustment for baseline prognostic factors. RESULTS: The studied genotype classes accounted for approximately 2% of variation in ΔNSAA outcomes after 12 months, whereas other prognostic factors explained >30% of variation in large data sources. Based on a meta-analysis across all data sources, pooled effect estimates for the studied skip-amenable mutation classes were all small in magnitude (<2 units in ΔNSAA total score in 1-year follow up), smaller than clinically important differences in NSAA, and were precisely estimated with standard errors <1 unit after adjusting for non-genotypic prognostic factors. DISCUSSION: These findings suggest viability of trial designs incorporating genotypically mixed or unmatched controls for up to 12 months in duration for motor function outcomes, which would ease recruitment challenges and reduce numbers of patients assigned to placebos. Such trial designs, including multi-genotype platform trials and hybrid designs, should ensure baseline balance between treatment and control groups for the most important prognostic factors, while accounting for small remaining genotype effects quantified in the present study.

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)0,000
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 enseignants0,435
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,127 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUCL Discovery (University College London)Même sujetHymenoptera taxonomy and phylogenyTravaux en français237 207