Changes in intravenous immunoglobulin prescribing patterns during a period of severe product shortages, 1995–2000
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Canadian consumption of intravenous immunoglobulin (IVIG) has increased dramatically since it was first marketed in the early 1980s, and Canada is now the world's largest per capita consumer. During the late 1990s, worldwide product shortages of IVIG occurred. This study was designed to identify the disease conditions for which IVIG was being prescribed in academic hospitals during this period, and to explore the effects that IVIG shortages had on prescribing patterns. MATERIALS AND METHODS: Blood bank and pharmacy records of IVIG distribution were collected retrospectively from four Toronto teaching hospitals for the period 1995-2000. These records were then cross-referenced with patient medical records to determine the indication for IVIG administration. RESULTS: A total of 100,208 g of IVIG was prescribed to 429 patients over a 6-year period. Most of the IVIG consumption was in patients with haematological (22%) or neurological (20%) conditions, in recipients of bone marrow transplants (19%) and in patients with infectious disease-related conditions (including congenital and acquired hypogammoglobulinaemia, 18%). Dermatological conditions (7%) were the most rapidly growing indication for IVIG usage during the 6-year period of review, increasing from 0% of annual IVIG usage in 1995 to 16% in 2000. Over 80% of the diseases treated were supported by published recommendations. After 1997 there was an abrupt decline in the annual number of patients treated, primarily owing to a decline in single-use recipients. Annual consumption of IVIG, however, remained stable. CONCLUSIONS: IVIG shortages were followed by a decrease in the number of single-use recipients, who probably represented empirical use of IVIG; this had little effect on the total amount of IVIG distributed annually. Stricter adherence to currently available published recommendations may not be the optimal means of controlling IVIG use within an academic hospital setting. Rather, emphasis may be better placed on improving the evidence base upon which these recommendations are made, for example by conducting controlled prospective clinical trials.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».