Evaluation of a Personalized Subcutaneous Immunoglobulin Treatment Program for Neurological Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subcutaneous immunoglobulin (SCIg) treatment has been shown to control symptoms and improve overall satisfaction in patients with neurological disorders. However, a large injection volume can be overwhelming and a barrier to successful SCIg treatment. We established a nurse-led individualized approach program to facilitate a smooth and successful treatment transition from intravenous immunoglobulin (IVIg) to SCIg. The program involved a lead nurse to provide two or more individual educational sessions on SCIg administration, establish a written transition plan, and liaise care with physicians. OBJECTIVES: We aimed to evaluate the impact of our program to a successful transition defined as SCIg retention or adherence without a need to restart IVIg by six or twelve months. METHODS: We reviewed medical charts of all patients with immune-mediated neuromuscular disorders who were in our program during January 2010 to Dec 2016. RESULTS: Nineteen patients were identified. Mean IVIg treatment duration was 31.5 months (range 4-98) before the transition. Mean steady state SCIg dosage was 26.2 g/week (SD 10.3). All patients were initially able to switch to SCIg, with a retention rate of 17/19 (89.5%) at six months and 15/19 (78.9%) at twelve months. Two patients reverted back to IVIg treatment due to worsening of their symptoms at two and three months, while two required supplemental IVIg infusions. There were no major adverse events reported during the twelve-month period, but one minor cutaneous adverse event (redness around the injection site). CONCLUSIONS: Successful treatment transition may be achieved with the nurse led individualized approach program.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».