Haemophilia in a real‐world setting: the value of clinical experience in data collection
Notice bibliographique
Résumé
At the 8th Annual Congress of the European Association for Haemophilia and Allied Disorders (EAHAD) held in Helsinki, Finland, in February 2015, Pfizer sponsored a satellite symposium entitled: 'Haemophilia in a real-world setting: The value of clinical experience in data collection' Co-chaired by Riitta Lassila (Helsinki University Central Hospital, Helsinki, Finland) and Gerry Dolan (Guy's and St Thomas' Hospital, London, UK); the symposium provided an opportunity to explore the practical value of real-world data in informing clinical decision-making. Gerry Dolan provided an introduction to the symposium by describing what is meant by real-world data (RWD), stressing the role RWD can play in optimising patient outcomes in haemophilia and highlighting the responsibility of all stakeholders to collaborate in continuous data collection. Kristian Juusola (Oulu University Hospital, Oulu, Finland) then provided personal experience as a haemophilia nurse around patient views on adherence to treatment regimes, and how collecting insights into real-world use of treatment can shape approaches to improving adherence. The importance of elucidating pharmacokinetic parameters in a real-world setting was then explored by Vuokko Jokela (Helsinki University, Helsinki, Finland). Finally, Alfonso Iorio (McMaster University, Hamilton, Ontario, Canada) highlighted the importance of quality data collection in translating clinical reality into scientific advances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».