MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3096953069 · doi:10.1182/blood-2020-142816

Not All Patients Benefit from Switching to Ehl: Results from the Wapps Database

2020· article· en· W3096953069 sur OpenAlexaff
Olav Versloot, Emma Iserman, Pierre Chelle, Federico Germini, Tushara Mathew, Alfonso Iorio, Kathelijn Fischer

Notice bibliographique

RevueBlood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaemophiliaMedicineDatabasePopulationHaemophilia APharmacokineticsTrough levelPediatricsInternal medicineTransplantation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Extended Half-Life (EHL) concentrates were recently introduced to increase trough levels, decrease infusion frequency and potentially limiting the burden of treatment in patients with haemophilia (PWH) and their caregivers. Group-based studies have reported increased terminal half-life (THL) after switching from standard half-life (SHL) to EHL concentrates. However, available reports have included less than 30 patients and large-scale studies on switching from SHL to EHL concentrates are lacking. Aim: to assess individual changes in THL after switching from SHL to EHL concentrates in patients with severe haemophilia. Methods: Data were collected from the WAPPS (Web-Accessible Population Pharmacokinetics Service; www.wapps-hemo.org) database, which aims to assemble a database of pharmacokinetic data in PWH, develop and validate population pharmacokinetics models, and integrate these models within a Web-based calculator for individualized pharmacokinetic estimation. Informed consent was waived by the ethical committee. Data were selected from patients with both SHL and EHL infusions available. In case of multiple data, the last SHL and first EHL infusion were selected. THL was compared according to haemophilia type and age groups (children/adults). Comparisons were made based on haemophilia type and age by means of non-parametric paired testing. Results: Data were collected from 649 patients (1298 infusions) with severe haemophilia (89% haemophilia A; median age: 21.7 (11.5-37.7), weight: 66.0 kg (43.6-80.0) BMI: 22.5 (18.9-25.3); positive inhibitor history: 11.7%). All patients had received both SHL and EHL infusions. THL increased by a median factor 1.4 (1.2-1.7) in FVIII, leading to an absolute median increase of 4.1 hours (IQR: 2.0-6.7). However, THL was extended by less than 20% in 157 (27,2%) patients with haemophilia A after switching to EHL concentrates, leading to less than 48 minutes extension of THL. THL showed a decrease in 57 (9,9%) patients with haemophilia A after switching. For patients switching to EHL FIX, THL increased by a median factor 3.1 (2.4-3.6), leading to a median extension of 70.3 (52.5-90.8) hours in THL of FIX. All patients with haemophilia B showed an extension of THL after switching, with a minimum increase of 25%. Both the absolute and the relative increase in THL were similar for children and adults for both FVIII and FIX. Discussion: This was the first study to report large scale data on PWH switching from SHL to EHL concentrates. The results show that although an increased THL was observed at a group level, this was not the case for all individual patients. THL was extended by less than 20% after switching in 27% of patients with haemophilia A, with an actual decrease in THL in 9.9%. THL was extended by a minimum of 25% in patients with haemophilia B. This seems to support the use of individualized PK assessment in patients with haemophilia to guide clinical decisions on switching from SHL to EHL concentrates. Disclosures Versloot: Bayer: Research Funding. Germini:Bayer: Research Funding; NovoNordisk: Research Funding; Roche: Research Funding; Takeda: Research Funding. Iorio:Freeline: Research Funding; Pfizer: Research Funding; NovoNordisk: Research Funding; CSL: Research Funding; BioMarin: Research Funding; Octapharma: Research Funding; Takeda: Research Funding; Uniqure: Research Funding; Grifols: Research Funding; Roche: Research Funding; Bayer: Research Funding; Sanofi: Research Funding; Spark: Research Funding. Fischer:Bayer, Biogen, Pfizer, Baxter/Shire, and Novo Nordisk: Research Funding; Bayer, Baxter/Shire, SOBI/Biogen, CSL Behring, Octapharma, Pfizer, NovoNordisk: Research Funding; Bayer, Baxter, Biogen, CSL Behring, Freeline, Novo Nordisk, Pfizer, Roche, and Sobi: Consultancy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBlood→Même sujetHemophilia Treatment and Research→Travaux en français237 207→