Hepatitis B Screening Practices and Associated Outcomes for Patients Receiving Rituximab Therapy in a Tertiary Care Centre
Notice bibliographique
Résumé
Background. Hepatitis B reactivation is an important risk of rituximab therapy. As rituximab is used more widely by an increasing number of specialists, opportunities to prevent reactivation may be missed due to lack of awareness or protocolization. This study aimed to assess Hepatitis B screening in our rituximab patients. Methods. All adult patients receiving rituximab therapy in 2014/2015 at our center (832 beds; catchment 850,000) were included. Available serology at the time of initiation were recorded. Patients found to have active hepatitis B (DNA/surface antigen) or core antibody were evaluated for evidence of monitoring or prophylaxis and for adverse outcomes. Results. Three hundred eighteen patients received rituximab in the study period, 85% of whom received some form of hepatitis B serologic testing (table). In the absence of hepatitis B surface antigen, nearly 1 in 4 were not tested for core antibody. In those with core antibody, 32.5% did not have regular monitoring for or prophylaxis against reactivation. One (2.5%) of these patients developed a fatal fulminant hepatitis B flare. Of the patients not screened, one (2%) developed a clinical hepatitis B reactivation. The majority of transaminase elevation was unrelated to hepatitis B. Conclusion. A systematic protocol operationalizing hepatitis prevention guidelines in patients receiving rituximab is required in centers where one does not exist. *Includes HIV patients on HBV active HAART (n = 3 and 3 from top to bottom) Disclosures. All authors: No reported disclosures.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».