Target plasma factor levels for personalized treatment in haemophilia: a Delphi consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prophylactic replacement with factor concentrate is the optimal treatment for persons with severe haemophilia to avoid or minimize bleeding. This ultimately prevents or reduces joint disease and improves life expectancy and quality of life towards values matching those in the normal population. However, uncertainty still exists around the optimal regimens to be prescribed for prophylaxis. An increasing number of treating physicians and patients are showing interest in patient-tailored approaches to prophylaxis, which aim to harmonize the prophylaxis regimen with the patients' bleeding phenotype, levels of physical activity and a variety of other variables. METHODS: A modified Delphi technique was adopted to generate consensus. The expert panel met in person to set the objectives, be trained on the Delphi technique and agree on the desired level of consensus. Three iterations were used to identify the targets, the scenarios and their combinations. RESULTS: Twenty-eight scenarios and eight target levels were identified and used to issue recommendations. The panel reached the desired level of consensus on positive or negative recommendations. Areas where consensus was not reached were identified and proposed as areas for future research. Prospective assessment of the validity of most of the proposed targets is recommended. CONCLUSIONS: We have generated, by expert consensus, target plasma levels of factor concentrate to be used to tailor treatment for persons with haemophilia.
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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 | 0,184 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| 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 ».