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Enregistrement W2002734799 · doi:10.1159/000121828

Assessment of Treatment Practice Patterns for Severe Hemophilia A: A Global Nurse Perspective

2008· article· en· W2002734799 sur OpenAlexaboutno aff
Kate Khair, Lawrence Kingsley, Regina B. Butler, Eadaoin O’Shea, Beverly Christie

Notice bibliographique

RevueActa Haematologica · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality of life (healthcare)HemarthrosisPediatricsFamily historyFamily medicineSurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,348 · 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'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

Citations44
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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