Assessment of Treatment Practice Patterns for Severe Hemophilia A: A Global Nurse Perspective
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports findings from a global survey of practice patterns for severe hemophilia A. Nurses from 105 hemophilia treatment centers in the US, the UK, Canada and Sweden responded to a questionnaire and provided data for more than 10,100 children and adults. Forty-eight percent of the US patients and 38 and 37% of the British and Swedish patients, respectively, were reported to have severe hemophilia A. The survey found that 28% of US patients and 38% of UK patients with severe hemophilia A were on primary prophylaxis in 2005. These rates were significantly higher than those reported in a 2003 survey. Sweden continues to lead the world in prophylaxis utilization, with virtually 100% of patients aged 3-18 on primary prophylactic regimens. Bleeding history and target joint development were major reasons for initiating prophylaxis; poor adherence, inadequate family commitment and venous access problems were cited as the top causes for discontinuing treatment. Nurses in all 4 reporting countries agreed that prophylaxis is the optimal therapy for patients with severe hemophilia A because it prevents joint and muscle damage and improves quality of life. They cited patient/family education as the most appropriate strategy for overcoming the barriers to prophylaxis.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».