Second-Line Therapy for Immune Thrombocytopenia: Real-World Experience in Canada
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background The sequence of second-line therapy used for the treatment of immune thrombocytopenia (ITP) is variable. This study aimed to describe the types and sequences of second-line therapies for a large cohort of ITP patients in Canada. Methods We completed a retrospective cohort study of the McMaster ITP Registry. We included patients with primary or secondary ITP who had received one or more second-line therapies including any of the splenectomy, rituximab, danazol, dapsone, or thrombopoietin receptor agonists (TPO-RAs), or immunosuppressant medications. Immunosuppressant medications included azathioprine, cyclophosphamide, cyclosporine, or mycophenolate given alone or in combination. Results We identified 204 ITP patients who had received one or more second-line therapies. The most common second-line therapies were immunosuppressant medications (n = 106; 52.0%), splenectomy (n = 106; 52.0%), TPO-RAs (n = 75; 36.8%), danazol (n = 73; 35.8%), and rituximab (n = 67; 32.8%). For patients who received only one second-line therapy (n = 88), the most common treatment was splenectomy (n = 28; 31.8%). For patients who received more than one second-line therapy (n = 116), the most common treatment sequence was splenectomy, followed by immunosuppressant medications (n = 7; 6.0%). Of the 154 evaluable patients at the end of follow-up, 69 (44.8%) achieved a complete platelet count response and 101 (65.5%) achieved a partial response. Conclusion Immunosuppressant medications and splenectomy are commonly used as second-line therapies for ITP in Canada. Treatment choices and the sequence of treatments were variable.
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.
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) | 0,001 | 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 découle