Large scale studies assessing anti‐factor <scp>VIII</scp> antibody development in previously untreated haemophilia A: what has been learned, what to believe and how to learn more
Notice bibliographique
Résumé
Minimizing the risk of inhibitor development by acting on modifiable risk factors remains a sensible goal for treatment optimization in haemophilia A. By critically appraising published studies assessing inhibitor development, this review addresses the role of studies in previously untreated patients (PUPs) for establishing the immunogenicity of new concentrates, suggest novel research design to be adopted in future studies and discuss clinical practice implications of the reported differential immunogenicity of Kogenate Bayer and Advate factor VIII concentrates. Three considerations are relevant here: (i) all of the existing concentrates, when tested following the International Society on Thrombosis and Haemostasis Scientific and Standardization Committee recommendation, were shown to be safe; as a consequence, (ii) when considering using any newly introduced product, one should be aware that it could, in future, turn out to be as immunogenic as Kogenate Bayer, and (iii) at the population level, it might be wiser not to use Kogenate Bayer in PUPs, if the choice is against Advate. When presenting the risk of developing inhibitors to the individual patient (or their family), the message remains that the risk can be as high as 40%, without any efficient instrument to predict individual inhibitor risk. Patients should be invited to enrol into a randomized registry trial, including random assignment to trials with new investigational products.
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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 | 0,045 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».