Deferiprone vs deferoxamine for transfusional iron overload in SCD and other anemias: a randomized, open-label noninferiority study
Notice bibliographique
Résumé
Many people with sickle cell disease (SCD) or other anemias require chronic blood transfusions, which often causes iron overload that requires chelation therapy. The iron chelator deferiprone is frequently used in individuals with thalassemia syndromes, but data in patients with SCD are limited. This open-label study assessed the efficacy and safety of deferiprone in patients with SCD or other anemias receiving chronic transfusion therapy. A total of 228 patients (mean age: 16.9 [range, 3-59] years; 46.9% female) were randomized to receive either oral deferiprone (n = 152) or subcutaneous deferoxamine (n = 76). The primary endpoint was change from baseline at 12 months in liver iron concentration (LIC), assessed by R2* magnetic resonance imaging (MRI). The least squares mean (standard error) change in LIC was -4.04 (0.48) mg/g dry weight for deferiprone vs -4.45 (0.57) mg/g dry weight for deferoxamine, with noninferiority of deferiprone to deferoxamine demonstrated by analysis of covariance (least squares mean difference 0.40 [0.56]; 96.01% confidence interval, -0.76 to 1.57). Noninferiority of deferiprone was also shown for both cardiac T2* MRI and serum ferritin. Rates of overall adverse events (AEs), treatment-related AEs, serious AEs, and AEs leading to withdrawal did not differ significantly between the groups. AEs related to deferiprone treatment included abdominal pain (17.1% of patients), vomiting (14.5%), pyrexia (9.2%), increased alanine transferase (9.2%) and aspartate transferase levels (9.2%), neutropenia (2.6%), and agranulocytosis (0.7%). The efficacy and safety profiles of deferiprone were acceptable and consistent with those seen in patients with transfusion-dependent thalassemia. This trial study was registered at www://clinicaltrials.gov as #NCT02041299.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».