Iron chelation adherence to deferoxamine and deferasirox in thalassemia
Notice bibliographique
Résumé
The Thalassemia Clinical Research Network collected adherence information from 79 patients on deferoxamine and 186 on deferasirox from 2007 to 2009. Chelation adherence was defined as percent of doses administered in the last 4 weeks (patient report) out of those prescribed(chart review). Chelation history since 2002 was available for 97 patients currently on deferoxamine and 217 on deferasirox, with crude estimates of adherence from chart review. Self-reported adherence to both deferoxamine and deferasirox were quite high, with slightly higher adherence to the oral chelator (97 vs. 92%). Ninety percent of patients on deferasirox reported at least 90% adherence, compared with 75% of patients on deferoxamine. Adherence to both chelators was highest in children, followed by adolescents and older adults.Predictors of lower deferoxamine adherence were smoking in the past year, problems sticking themselves (adults only), problems wearing their pump, and fewer transfusions in the past year. Predictors of lower deferasirox adherence were bodily pain and depression. Switching chelators resulted in increased adherence, regardless of the direction of the switch, although switching from deferoxamine to deferasirox was far more common. As adherence to deferoxamine is higher than previously reported, it appears beneficial for patients to have a choice in chelators.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».