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Enregistrement W4226321927 · doi:10.1111/ijun.12306

Degarelix administration technique optimisation: Consensus findings of an international Delphi nurse panel

2022· article· en· W4226321927 sur OpenAlexaboutno aff
Paula Allchorne, Sacha Ali, Philip Cornford

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urological Nursing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjection siteDelphi methodSubcutaneous injectionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract What steps involved in degarelix (Firmagon®, Ferring Pharmaceuticals) administration and patient care do specialist nurses consider most important to reduce the risk of associated injection site reactions, and are there any variations in administration and materials used to support optimal injection technique? Degarelix is a GnRH antagonist indicated for the first‐line treatment of advanced prostate cancer that effectively suppresses testosterone production in the testes without an initial testosterone surge and possible subsequent disease flare—both typical features associated with GnRH agonists. However, injection site reactions can occur after subcutaneous injection of degarelix, which are unpleasant for patients and may represent a limiting factor for its use by healthcare professionals. The objective of this study was to reach consensus on key steps involved in degarelix administration and patient care to minimise injection site reaction risk. Injection site reactions have been associated with subcutaneous injection of degarelix in several published studies; they are usually transient, mild‐to‐moderate, and occur mainly with the initial dose. Information on prevention is limited, one research group suggesting that the injection method may contribute to injection site reaction risk, and another describing specific injection techniques and strategies developed by Canadian nurses and physicians aiming to prevent degarelix injection site reactions. An online pre‐meeting survey regarding degarelix administration and injection site reactions was conducted to gather insights from 11 international specialist nurses. Survey results supported the development of 25 best practice consensus statements for the in‐person Delphi meeting (Warsaw, Poland), attended by 15 international specialist nurses. Statements focused on degarelix reconstitution, administration and patient care. Participants voted anonymously and collated responses were discussed after each voting round to understand if consensus could be achieved. If no consensus was reached after the first voting round, up to two more voting rounds were considered. Consensus was defined as “agreement” or “disagreement” by ≥75% of nurses, with ≤15% having the opposite opinion. In the pre‐meeting survey, nurses reported that they observed injection site reactions in up to a third of treated patients after degarelix injection, and all agreed that the administration technique was, to some degree, related to the development of injection site reactions; a variety of materials were being used as guidance. In the Delphi study, consensus was reached on 5 of 9 statements related to reconstitution steps and 14 of 16 statements related to administration steps and patient care, all of which were considered to be important in the prevention of injection site reactions. This study confirmed country‐specific variations in the degarelix administration technique and highlighted pivotal steps that may potentially contribute to injection site reactions. Importantly, all nurses agreed that technique optimisation holds the potential to reduce the occurrence of such reactions (“yes,” 45%; “possibly,” 55%; “no,” 0%). The findings should be considered along with other available materials and guidance to help reduce the risk of injection site reactions in patients with advanced prostate cancer treated with degarelix.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,144
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,161
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1440,161
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,015
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,327 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
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