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Enregistrement W2979666356 · doi:10.1182/blood.v108.11.3360.3360

Ferritin Levels, Compliance and Adverse Events Related to Infused Iron Chelation Therapy in a Cohort of Patients from Usual Care Setting in the United States.

2006· article· en· W2979666356 sur OpenAlexaff
K Payne, Marie‐Pierre Desrosiers, Irina Proskorovsky, K Ishak, N Lordan, J.F. Baladi

Notice bibliographique

RevueBlood · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensCanadian Association of Radiation Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectFerritinThalassemiaCohortDeferoxamineCohort studyInternal medicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Deferoxamine (DFO) is an iron chelation therapy (ICT) agent administered to patients undergoing chronic blood transfusions to avoid toxic iron overload. Although efficacious, it is burdensome to patients due to the need for almost daily infusions lasting 8–10 hours each, and the occurrence of treatment-related adverse events (AEs). Purpose: To document ferritin levels, compliance and prevalence of AEs in a cohort of patients undergoing DFO ICT. Methods: A naturalistic cohort study of resource utilization and quality-of-life burden of infused ICT in the usual care setting (acute hospital and out-patient) was undertaken in four US treatment centers between September and December 2005. Patients aged ≥6 years with thalassemia or sickle cell disease (SCD) currently undergoing ICT were eligible to participate. This abstract refers only to patient compliance, ferritin levels and AEs related to infused ICT. Compliance (up to 7 days prior to the study) and AEs (up to 30 days prior to the study) were obtained from patient interviews. Ferritin data from these same patients during their initial and most recent year of ICT were collected from medical charts. Results: 49 patients on infused ICT (50% male; mean age: 28 ± 10 years) with thalassemia (n=40) or SCD (n=9) were recruited. Ferritin level test results obtained from charts indicate that, in general, average blood iron levels were high and remained stable or increased over time, despite ICT. During the initial year of ICT (n=35), mean ferritin level was 2687 ± 1535 ng/mL for thalassemia patients and 2088 ± 791 ng/mL for SCD patients (2519 ± 1382 overall). During the most recent year of ICT (n=45), thalassemia patients had a mean ferritin level value of 2496 ± 2556 ng/mL and SCD patients had a mean ferritin level value of 4108 ± 2030 ng/mL (2741 ± 2532 overall). For all patients in whom data from the most recent year and the initial year of ICT were available (n=29), mean ferritin level increased by 306 ± 2774 ng/mL over a mean period of 20 ± 9 years of therapy. In general, high mean ferritin level during the most recent year of ICT was associated with poor compliance reported over the previous 7-day period (Table). Seventy-seven percent of patients reported missing at least one DFO dose over the previous 4 weeks. Among these patients, 14% did so due to AEs. Over the previous 30 days, 55% suffered at least one AE; the most commonly reported were site soreness (85%), site irritation (74%), ringing in the ears (26%), temporary hearing loss (11%), blurred vision (11%) and abdominal pain (11%). Conclusions: Infused ICT may not provide adequate effectiveness in the real world. High ferritin levels seem to be associated with patient non-compliance to infused ICT, which may result from the occurrence of bothersome side effects and the burdensome mode of administration. In all patients, even those compliant, generally high ferritin levels highlight the risk for iron-overload complications. An ICT agent offering improved convenience and patient satisfaction could improve the clinical and economic outcomes of therapy. Compliance and ferritin levels associated with infused ICT Compliance (%) Patients, n (%) Mean ferritin level ± SD, ng/mL Thalassemia (n=39) 0–50 9 (23) 3615 ± 3522 51–80 14 (36) 2831 ± 2474 81+ 16 (41) 1573 ± 1694 SCD (n=6) 0–50 2 (33) 5637 ± 2850 51–80 1 (17) 3828 81+ 3 (50) 3840 ± 1965

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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