Calm in the midst of cytokine storm: a collaborative approach to the diagnosis and treatment of hemophagocytic lymphohistiocytosis and macrophage activation syndrome
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hemophagocytic lymphohistiocytosis (HLH) and macrophage activation syndrome (MAS) were historically thought to be distinct entities, often managed in isolation. In fact, these conditions are closely related. A collaborative approach, which incorporates expertise from subspecialties that previously treated HLH/MAS independently, is needed. We leveraged quality improvement (QI) techniques in the form of an Evidence-Based Guideline (EBG) to build consensus across disciplines on the diagnosis and treatment of HLH/MAS. METHODS: A multidisciplinary work group was convened that met monthly to develop the HLH/MAS EBG. Literature review and expert opinion were used to develop a management strategy for HLH/MAS. The EBG was implemented, and quality metrics were selected to monitor outcomes. RESULTS: An HLH/MAS clinical team was formed with representatives from subspecialties involved in the care of patients with HLH/MAS. Broad entry criteria for the HLH/MAS EBG were established and included fever and ferritin ≥500 ng/mL. The rheumatology team was identified as the "gate-keeper," charged with overseeing the diagnostic evaluation recommended in the EBG. First-line medications were recommended based on the acuity of illness and risk of concurrent infection. Quality metrics to be tracked prospectively based on time to initiation of treatment and clinical response were selected. CONCLUSION: HLH/MAS are increasingly considered to be a spectrum of related conditions, and joint management across subspecialties could improve patient outcomes. Our experience in creating a multidisciplinary approach to HLH/MAS management can serve as a model for care at other institutions.
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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 | 0,000 | 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 découle