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Enregistrement W7115065969 · doi:10.1136/jnnp-2025-abn.167

167 Fenebrutinib maintains low disease activity in relapsing multiple sclerosis: results from the FENopta open-label extension

2025· article· W7115065969 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsymptomaticClinical trialDiseaseLesionIncidence (geometry)Penetrance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

a:2:{s:4:"lang";s:2:"en";s:7:"content";s:1421:" Background Fenebrutinib is a potent, highly selective, noncovalent, reversible Bruton’s tyrosine kinase inhibitor. In the Phase II FENopta study (NCT05119569), participants received Fenebrutinib 200mg orally BID or placebo. Fenebrutinib reduced inflammatory disease activity in RMS and demonstrated CNS penetrance during the 12-week double blind treatment period. Here we present open label extension study results through Week 48, during which all participants received Fenebrutinib 200 mg BID. Results 99 participants enrolled in the OLE; and 96 (97%) remain. At OLE week 48, 96% of participants were relapse free (ARR 0.04) and mean T1 Gd+ lesions were 0.015 lesions per scan (n=67), with 99% of participants free of T1Gd+ lesions. T2 lesion volume decreased in both groups during the OLE. Median EDSS change from baseline was 0 for each arm. The most common AEs were UTI (8%), COVID-19 (7%) and pharyngitis (5%). Serious AEs occurred in one participant (1%) as did asymptomatic ALT elevation (1%), which resolved with treatment discontinuation. Conclusions 1 year of fenebrutinib treatment resulted in low ARR, stable EDSS and low MRI activity in participants with RMS, with a favourable safety profile. Ongoing Phase III trials will better characterise the effects of fenebrutinib on disease progression across MS phenotypes. sophie.wrigley{at}roche.com ";}

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,153
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,209 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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