Clinical implications of emerging pathogens in haemophilia: the variant Creutzfeldt–Jakob disease experience
Notice bibliographique
Résumé
The impact of variant Creutzfeldt-Jakob disease (vCJD) on the clinical practice of haemophilia in the UK is coloured by the haemophilia community's experience of hepatitis C virus and human immunodeficiency virus (HIV) transmission via plasma-derived therapies in the 1980s, when the delay in recognizing and acting on the potential risks cost many patients their lives and left others to manage another chronic disease. This crisis prompted organisations such as the United Kingdom Haemophilia Centre Doctors' Organisation to advocate for the introduction of haemophilia therapies that would not be susceptible to contamination with blood-borne pathogens. After the identification of vCJD in 1996, a number of public health measures were taken in response to a government-sponsored vCJD risk assessment, and following reports of transfusion-transmission of vCJD, additional guidelines have been developed to prevent person-to-person transmission, some of which may impact the quality and availability of medical and surgical care. Variant CJD has had a significant negative effect on the UK haemophilia community, shaking patient confidence in the therapies they have received over the last 21 years, affecting the quality of care and creating the risk of stigmatizing the community as it was in the 1980s. As with HIV and vCJD, emerging blood-borne infectious agents will likely affect blood and blood-derived therapies well before we become aware of its presence. As a result, only therapies with the lowest level of risk should be used for care of patients with haemophilia.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».