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Enregistrement W4297259804 · doi:10.1111/hae.14665

Factor IX inhibitors in haemophilia B: A report of National Haemophilia Registry in China

2022· article· en· W4297259804 sur OpenAlexaff
Xueqing Dou, Wenhui Zhang, Man‐Chiu Poon, Xinsheng Zhang, Runhui Wu, Xiaoqin Feng, Linhua Yang, Shu Chen, Ying Wang, Hu Zhou, Meijuan Huang, Yanping Song, Cheng‐Hao Jin, Donglei Zhang, Ling‐Ling Chen, Wei Liu, Lei Zhang, Feng Xue, Renchi Yang

Notice bibliographique

RevueHaemophilia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHaemophiliaInternal medicineFactor IXHaemophilia BHaemophilia AC1-inhibitorPediatricsMissense mutationNephrotic syndromeRituximabMutation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The development of inhibitors against factor FIX (FIX) is the most serious complication of FIX replacement therapy in haemophilia B (HB) patients. Currently, only few cohorts of HB inhibitor patients have been reported worldwide. AIM: This Chinese nationwide study of HB inhibitor patients explored their risk factors for FIX inhibitor development and experience on their management. METHODS: We retrospectively analysed patient characteristics, F9 genotypes, treatment strategies and outcomes of HB inhibitor patients registered to the Chinese National Registry and Patient Organization Registry. RESULTS: Forty-four unique HB inhibitor patients were identified in 4485 unique HB patients registered by year 2021 to the two Registries. Inhibitor diagnosis were usually delayed and the low prevalence (.98%) may suggest some inhibitor patients were not identified. Their median age at inhibitor diagnosis was 7.5 (IQR, 3.0-14.8) years. Most patients (95.5%) had high-titre inhibitors. Allergic/Anaphylactic reactions occurred in 59.1% patients. Large deletions and nonsense mutations were the most common F9 mutation types in our FIX inhibitor patients. Patients with large F9 gene deletions were more likely to develop inhibitors (p = .0002), while those with missense mutations had a low risk (p < .0001). Thirteen (29.5%) patients received immune tolerance induction (ITI) therapy using low-dose prothrombin complex concentrate regimens. Twelve completed ITI with three (25.0%) achieving success. Nephrotic syndrome developed in two (16.7%) patients during ITI. CONCLUSION: This study reports the largest Chinese cohort of HB inhibitor patients. Large deletions were most significantly associated with inhibitor development. Low-dose ITI might be feasible for FIX inhibitor eradication.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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