Prefilled syringes for immunoglobulin G (IgG) replacement therapy: clinical experience from other disease settings
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ready-to-use prefilled syringes for drug delivery are increasingly used across a broad spectrum of clinical specialties. For patients with primary immunodeficiencies manifesting as antibody deficiencies, immunoglobulin G (IgG) replacement therapy (IgRT) by subcutaneous administration is an established treatment modality. Expanding IgRT administration options through the introduction of prefilled syringes may further improve its utility. AREAS COVERED: Here, we collate experience with prefilled syringes from other clinical settings to inform on their practicality and suitability for IgRT. In addition to discussing drug characteristics such as stability, pharmacokinetics, and efficacy, we focus on treatment delivery, physician/patient experience, costs, and the importance of education for the use of prefilled syringes. EXPERT OPINION: Perceived benefits of prefilled syringes include accurate dosing, sterility, and reduced treatment time, while offering patients greater choice, convenience, and ease-of-use. Our review of clinical experience with prefilled syringes supports this consensus. Relatively few studies directly compare prefilled syringes with conventional administration, and robust studies of cost-effectiveness and health-related quality of life are needed on a drug-by-drug basis. Growth in the availability of prefilled syringes will continue, encouraged by the importance of patient choice and treatment convenience, toward the goal of individualized treatment regimens and improved quality of life.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».