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Enregistrement W4214826031 · doi:10.1186/s13223-022-00662-6

Growth in diagnosis and treatment of primary immunodeficiency within the global Jeffrey Modell Centers Network

2022· article· en· W4214826031 sur OpenAlex
Jessica Quinn, Vicki Modell, Jordan S. Orange, Fred Modell

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInvitaeJeffrey Modell Foundation
Mots-clésPrimary immunodeficiencyHuman immunodeficiency virus (HIV)Primary (astronomy)MedicineGerontologyVirologyInternal medicineDiseasePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Primary immunodeficiencies (PI), which include more than 450 single-gene inborn errors of immunity and may affect up to 1% of the population, are genetic disorders that impair the immune system. If not properly identified and treated, individuals with PI are subject to serious, prolonged, and sometimes life-threatening infections or autoimmunity. Despite advancements, awareness of PI remains a critical issue for physicians and the public alike, as this leads to the enhanced and expedited management of these conditions. To address this critical issue, the Jeffrey Modell Foundation (JMF) formed a global network of specialized centers. The goal of this endeavor was to raise awareness of PI to better identify, diagnose, and treat patients, reducing associated mortality and morbidity and improving quality of life (QOL). For more than two decades, the Jeffrey Modell Centers Network (JMCN) has served as the foundation upon which these goals have been pursued. The JMCN currently includes 909 Expert Physicians at 400 institutions, in 316 cities, and 86 countries spanning six continents. METHODS: A survey was developed by JMF for members of the JMCN, following the most recent Classification of PI from the IUIS Expert Committee, to periodically describe the patient population, including treatment modalities and demographics. Physician-reported data from 2021 was compared to that from 2018 and 2013. Physicians in the JMCN also reported on select outcomes of their PI patients one year prior to and one year following diagnosis. RESULTS: A total of 300 JMF Physician Surveys from 681 physicians were included in this analysis. This is a 75% physician response rate. From 2013 to 2021, there was a 96.3% increase in patients followed in the US and an 86.1% increase globally. During the same period, patients identified with a specific PI defect increased by 46.6% in the US and 47.9% globally. Patients receiving IgG and HSCT increased by 110% and 201% respectfully since 2013. Early diagnosis led to reported decreased morbidity and mortality and reduced calculated healthcare costs. CONCLUSIONS: This global analysis of physician-reported data on patients with PI demonstrates an increase in both diagnosed and treated patients. This substantial increase from within the JMCN is a testament to its impact. In addition to building an extensive global patient database, the expanding JMCN serves as a unique and critical resource, providing the infrastructure for earliest diagnosis, optimized treatments, and implementation of standard-of-care and best practices. The JMCN provides a critical platform that facilitates the education of physicians and patients, awareness initiatives, and research advances, through collaboration and connectivity, ultimately resulting in improved outcomes and QOL for patients with PI. The JMCN has steadily and substantially grown for more than two decades and continues to substantively impact the field of Immunology globally.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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