Chronic immunoglobulin maintenance therapy in myasthenia gravis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Long-term treatment of myasthenia gravis (MG) includes symptomatic and course-modifying therapies that target the immune system. Recently, both intravenous immunoglobulin (IVIG) and subcutaneous immunoglobulin (SCIG) have emerged as viable options for chronic therapy, considering the favourable safety-efficacy profile and possible immunosuppressant sparing properties. The aim was to investigate the outcomes of the long-term care of generalized MG with immunoglobulin (Ig). METHODS: This is a retrospective, repeated-measures design study. Charts of generalized MG patients, treated with IVIG/SCIG for at least 6 months, from January 2015 to January 2020, were analysed. The primary outcome was the mean change in Myasthenia Gravis Impairment Index (MGII) after treatment with Ig, comparing baseline to IVIG and SCIG treatment periods. Secondary outcomes included the changes in pyridostigmine, immunosuppressive medications and patient-reported outcome 'percentage of normal' (0%-100%). RESULTS: Thirty-four patients were treated with chronic Ig therapy (30 IVIG/SCIG, three SCIG, one IVIG). The mean durations of IVIG and SCIG periods were 21.8 ± 19.4 (range 3-64) months and 19.5 ± 11.3 (range 5-45) months respectively. There was a significant reduction in MGII scores (27.7 ± 15.7 baseline; 22.0 ± 17.4 IVIG period; 19.5 ± 18.1 SCIG period; F = 17.9; d.f. = 1.7; P < 0.01), pyridostigmine and immunosuppressant use (P = 0.00). The outcome 'percentage of normal' had a significant positive association with both treatments (P = 0.00). CONCLUSION: Our study results suggest that patients can be successfully transitioned to IVIG and from IVIG to SCIG in the chronic treatment of generalized MG with reductions in impairments and use of other medications and improvement in overall status with Ig therapy. Prospective, randomized studies are needed to clarify costs and comparative effectiveness.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».