Physician decision making in selection of second‐line treatments in immune thrombocytopenia in children
Notice bibliographique
Résumé
Immune thrombocytopenia (ITP) is an acquired autoimmune bleeding disorder which presents with isolated thrombocytopenia and risk of hemorrhage. While most children with ITP promptly recover with or without drug therapy, ITP is persistent or chronic in others. When needed, how to select second-line therapies is not clear. ICON1, conducted within the Pediatric ITP Consortium of North America (ICON), is a prospective, observational, longitudinal cohort study of 120 children from 21 centers starting second-line treatments for ITP which examined treatment decisions. Treating physicians reported reasons for selecting therapies, ranking the top three. In a propensity weighted model, the most important factors were patient/parental preference (53%) and treatment-related factors: side effect profile (58%), long-term toxicity (54%), ease of administration (46%), possibility of remission (45%), and perceived efficacy (30%). Physician, health system, and clinical factors rarely influenced decision-making. Patient/parent preferences were selected as reasons more often in chronic ITP (85.7%) than in newly diagnosed (0%) or persistent ITP (14.3%, P = .003). Splenectomy and rituximab were chosen for the possibility of inducing long-term remission (P < .001). Oral agents, such as eltrombopag and immunosuppressants, were chosen for ease of administration and expected adherence (P < .001). Physicians chose rituximab in patients with lower expected adherence (P = .017). Treatment choice showed some physician and treatment center bias. This study illustrates the complexity and many factors involved in decision-making in selecting second-line ITP treatments, given the absence of comparative trials. It highlights shared decision-making and the need for well-conducted, comparative effectiveness studies to allow for informed discussion between patients and clinicians.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».