Patterns of joint damage in severe haemophilia A treated with prophylaxis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary objective of this study was to assess whether there are different patterns (classes) of joint health in young boys with severe haemophilia A (SHA) prescribed primary tailored prophylaxis. We also assessed whether age at first index joint bleed, blood group, FVIII gene abnormality variant, factor VIII trough level, first-year bleeding rate and adherence to the prescribed prophylaxis regimen significantly predicted joint damage trajectory, and thus class membership. METHODS: Using data collected prospectively as part of the Canadian Hemophilia Primary Prophylaxis Study (CHPS), we implemented a latent class growth mixture model technique to determine how many joint damage classes existed within the cohort. We used a multinomial logistic regression to predict the odds of class membership based on the above predictors. We fitted a survival model to assess whether there were differences in the rate of dose escalation across the groups. RESULTS: We identified three distinct classes of trajectory: persistently low, moderately increasing and rapidly increasing joint scores. By multinomial regression, we found that only age at first index joint bleed predicted rapidly increasing joint scores. The rapidly increasing joint score class group moved through dose escalation significantly faster than the other two groups. CONCLUSIONS: Using tailored prophylaxis, boys with SHA follow one of three joint health trajectories. By using knowledge of disease trajectories, clinicians may be able to adjust treatment according to a subject's predicted long-term joint health and institute cost-effective programmes of prophylaxis targeted at the individual subject level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».