Risk factors for severe infections in secondary immunodeficiency: a retrospective US administrative claims study in patients with hematological malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Real-world data are lacking to identify patients with secondary immunodeficiency (SID) who may benefit most from anti-infective interventions. This retrospective analysis used the IQVIA PharMetrics® Plus database to assess baseline characteristics associated with risk of severe infections post-SID diagnosis in patients with hematological malignancies. In 4066 patients included, the mean number of any and severe infections per patient in the one-year pre-SID diagnosis period was 9.5 and 0.7, respectively. Post-SID diagnosis, the mean annualized number of any and severe infections was 19.1 and 1.5, respectively. Receiver operating characteristic curve analysis identified a threshold (cutoff) of three bacterial infections at baseline as optimally predictive of severe infections post-SID diagnosis. Multivariate analysis indicated that hospitalizations, infections (≥3), or antibiotic use pre-SID diagnosis were predictive of severe infections post-SID diagnosis. Evaluation of these risk factors could inform clinical decisions regarding which patients may benefit from prophylactic anti-infective treatment, including immunoglobulin replacement if warranted.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».