Subcutaneous Immunoglobulin Therapy in the Chronic Management of Myasthenia Gravis: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunoglobulin therapy has become a major treatment option in several autoimmune neuromuscular disorders. For patients with Myasthenia Gravis (MG), intravenous immunoglobulin (IVIg) has been used for both crisis and chronic management. Subcutaneous Immunoglobulins (SCIg), which offer the advantage of home administration, may be a practical and effective option in chronic management of MG. We analyzed clinical outcomes and patient satisfaction in nine cases of chronic disabling MG who were either transitioned to, or started de novo on SCIg. METHODS AND FINDINGS: This was a retrospective cohort study for the period of 2015-2016, with a mean follow-up period of 6.8 months after initiation of SCIg. All patients with MG treated with SCIg at the Ottawa Hospital, a large Canadian tertiary hospital with subspecialty expertise in neuromuscular disorders were included, regardless of MG severity, clinical subtype and antibody status. The primary outcome was MG disease activity after SCIg initiation. This outcome was measured by 1) the Myasthenia Gravis Foundation of America (MGFA) clinical classification, and 2) subjective scales of disease activity including the Myasthenia Gravis activities of daily living profile (MG-ADL), Myasthenia Gravis Quality-of-life (MG-QOL 15), Visual Analog (VA) satisfaction scale. We also assessed any requirement for emergency department visits or hospitalizations. Safety outcomes included any SCIg related complication. All patients were stable or improved for MGFA class after SCIg initiation. Statistically significant improvements were documented in the MG-ADL, MG-QOL and VAS scales. There were no exacerbations after switching therapy and no severe SCIg related complications. CONCLUSIONS: SCIg may be a beneficial therapy in the chronic management of MG, with favorable clinical outcome and patient satisfaction results.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».