SCIg vs. IVIg: let’s give patients the choice!
Notice bibliographique
Résumé
We retrospectively analyzed 143 patients with primary immunodeficiency, followed in a single center, which were offered the choice of IVIg or SCIg. We analyzed the route more frequently chosen, and the consequences on compliance. In a first cohort (n = 51, average follow up 52 months), patients already on IVIg were offered the choice to stay on IVIg or to switch to SCIg (switch cohort). In a second cohort (n = 92, average follow up 11 months), newly diagnosed patients were offered the choice between IVIg and SCIg before the first injection (new cohort). In the switch cohort, 50/51 patients chose to switch to SCIg. Of these, 90% remained on SCIg. In the new cohort, 44/92 patients chose SCIg, of which 95% remained on SCIg. Among the 48 patients who chose IVIg, 73% switched to SCIg. Compliance issues were observed in only 10 patients. Giving patients the choice of treatment modality is a safe strategy in terms of compliance. Home-based SCIg is much more frequently chosen than hospital-based IVIg. Given the equal efficacy and safety between hospital-based IVIg and home-based SCIg, we believe that all patients should be given the choice regardless of physician’s belief of “idealness” of the candidate.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».