Predicting Individual Changes in Terminal Half-Life After Switching to Extended Half-Life Concentrates in Patients With Severe Hemophilia
Notice bibliographique
Résumé
Predicting individual effects of switching from standard half-life (SHL) to extended half-life (EHL) FVIII/FIX concentrates is pivotal in clinical care, but large-scale individual data are scarce. The aim of this study was to assess individual changes in terminal half-life (THL) after switching to EHL concentrates and identifying determinants of a clinically relevant THL extension in people with severe hemophilia. Data from participants with pharmacokinetic studies on both SHL and EHL were extracted from the Web-Accessible Population Pharmacokinetics Service (WAPPS) database and stratified according to hemophilia type and age groups (children/adults). A 30% increase in THL was considered clinically relevant. Predictors of a relevant increase were identified using logistic regression. Data from 688 persons with severe hemophilia (2174 infusions) were included: 89% hemophilia A; median age: 21.7 (interquartile range [IQR]: 11.5-37.7); positive inhibitor history: 11.7%. THL increased by 38% (IQR: 17%-67%) and 212% (139%-367%) for hemophilia A and B, respectively. All EHL-FIX concentrate users showed clinically relevant THL extension. However, 40% (242/612) of people with hemophilia A showed limited extension or decrease in THL after switching. Relevant FVIII-THL extension was predicted by short baseline THL and blood group non-O in both children and adults. In conclusion, clinically relevant THL extension was observed in all 75/76 participants switching to EHL-FIX, and in 60% of 612 switching to EHL-FVIII. Short THL on SHL-FVIII and blood group non-O were identified as predictors for a relevant THL increase after switching to EHL-FVIII. Individualized pharmacokinetic assessment may guide clinical decision-making when switching from SHL to EHL-FVIII.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».