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Enregistrement W2333792889 · doi:10.5114/ceji.2013.37760

Rapid push: new opportunities in subcutaneous immunoglobulin replacement therapy

2013· article· en· W2333792889 sur OpenAlexaboutno aff
Małgorzata Pac, Ewa Bernatowska

Notice bibliographique

RevueCentral European Journal of Immunology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntibodyImmunoglobulin GImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary antibody deficiencies (PAD) are the largest group of primary immunodeficiency diseases (PID), affecting patients at various age. Affected individuals are extremely prone to serious and recurrent infections, which can led to tissue damage and premature death. Many patients require regular, life-long prophylactic treatment with immunoglobulin. For years the leading route has been intravenous infusion of immunoglobulin (IVIG). Despite its clinical benefits, IVIG is associated with some inconveniences such as travelling to hospital, difficulties obtaining vein access and systemic side effects. The alternative method to IVIG is subcutaneous immunoglobulin infusion (SCIG), introduced in the 1990s. It has become increasingly popular in recent years. This route does not require venous access, has a really low risk of systemic side effects and improves quality of life. SCIG can be administered either via programmable pump or rapid push infusion. Despite similar effectiveness and risk of adverse events the rapid push route seems to be safe and viable, providing more self-control, treatment flexibility, independence and opportunities for treatment satisfaction. Rapid push immunoglobulin infusion has recently become more popular in the USA and Canada. This route should be considered as an alternative possibility of replacement immunoglobulin therapy in patients with immunodeficiency in Europe.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,181 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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