Trends in IVIG use at a tertiary care Canadian center and impact of provincial use mitigation strategies: 10‐year retrospective study with interrupted time series analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intravenous immunoglobulin (IVIG) is a fractionated plasma product used to treat a range of autoimmune or inflammatory conditions, as well as immunodeficiency. Demand for this high-cost product is increasing worldwide. Understanding historical changes in IVIG use is important for inventory management and demand forecasting as well as for the development of initiatives aimed at optimizing blood product use. STUDY DESIGN AND METHODS: This was a 10-year retrospective cohort study of all patient encounters involving an IVIG transfusion from 2007 to 2016 at a four-site tertiary care hospital in Ontario, Canada. IVIG use was reported, including number of hospital encounters and amounts of IVIG prescribed. An interrupted time series analysis was performed to evaluate temporal changes in product use coinciding with the release of 2009-2010 provincial initiatives to optimize IVIG. RESULTS: A total of 1,658,159.50 g of IVIG was administered from 2007 to 2016. Total annual volume administered initially decreased after implementation of new policies (-2032 g/quarter). The number of IVIG patient encounters also decreased (-49.8 encounters/quarter) but was mirrored by an increase in the total volume administered per patient encounter (+0.88 g/quarter). Use increased 820 g/quarter from 2013 to 2016 but was 21% lower than projected before implementation of provincial policies. CONCLUSION: Trends in IVIG use show ongoing increases in the number of patients treated with the product. Development and implementation of provincial initiatives to optimize IVIG use coincided with significant short-term changes at a large tertiary care hospital. Novel initiatives aimed at dose minimization and prescription rationalization for this therapy are needed on local as well as larger scales.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».