P.121 Leading the Way to the Future: Implementing Novel Therapeutics for Rare Pediatric Neurological Disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children and Adolescents with rare neurogenetic disorders often have no known cure or disease modifying treatments. Recent advancements in treatments are offering much needed hope to these patients and families. However, these treatments are extremely costly, have complex administration requirements and have many unknown long-term risks and outcomes. Methods: In this presentation, we will discuss our experiences with the implementation process, including developing intricate care pathways, collaborating with multiple disciplines and services, supporting and advocating for our patients and families, and interacting with government agencies and pharmaceutical companies. Case studies will highlight the positive impact these treatments are making on the lives of children and adolescents with rare neurological disorders. Results: Spinal muscular atrophy and Neuronal Ceroid Lipofuscinosis Type 2 are both rare and devastating neurodegenerative conditions with significant morbidity and mortality. Health Canada and government funding agencies recently approved Nusinersen, Onasemnogene abeparvovec for the treatment of SMA and Cerliponase alfa for the treatment of CLN2, leading us to swiftly integrate these treatments into our standard of care. Conclusions: While implementing these novel therapies into clinical practice can be both challenging and rewarding, neuroscience nurses are positioned at the forefront to be leaders in this process at both organizational, national, and international levels.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».