Clinical application of Web Accessible Population Pharmacokinetic Service—Hemophilia (WAPPS‐Hemo): Patterns of blood sampling and patient characteristics among clinician users
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Use of population pharmacokinetics (PopPK) to facilitate PK-informed prophylaxis in clinical practice has gained momentum among haemophilia providers due to the accessibility of tools such as the Web Accessible Population Pharmacokinetic Service-Hemophilia (WAPPS-Hemo) and availability of extended half-life (EHL) factor concentrates. It is unknown how clinicians implement PopPK. AIM: To investigate the evolution of PopPK use in clinical practice by comparing blood sampling strategies, patient features, and factor group between initial and recent periods of WAPPS-Hemo availability. METHODS: PK data for haemophilia A and haemophilia B patients from two time periods were extracted from the WAPPS-Hemo database: early availability (10/2015-09/2016) and recent use (10/2017-09/2018). We compared patient characteristics (age, body weight, haemophilia type), product type and dose, and blood sampling times between the time frames. RESULTS: Over 1900 eligible infusions were submitted to WAPPS-Hemo during the periods studied, with 85% representing FVIII concentrates. In the recent cohort, PK profiles were requested for younger patients (median age 18 vs 26 years), with increased proportional EHL FVIII use (29% vs 14% of infusions). High-use centres generally submitted fewer blood samples per infusion than non-high-use centres, although the number of samples collected by non-high-use centres decreased significantly over time. During both periods, blood sample timing was generally consistent with ISTH recommended windows. CONCLUSION: The use of WAPPS-Hemo by haemophilia providers grew by over threefold between the time periods investigated. While sampling times have included key time points proposed first by Björkman since early WAPPS-Hemo usage, a trend towards minimizing sampling was observed.
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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) | 0,001 | 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 ».