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Enregistrement W4298126023 · doi:10.1186/s13223-022-00726-7

A clinician’s guide for administration of high-concentration and facilitated subcutaneous immunoglobulin replacement therapy in patients with primary immunodeficiency diseases

2022· review· en· W4298126023 sur OpenAlexvenueno aff
Kristin Epland, Daniel Suez, Kenneth Paris

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTakeda Pharmaceuticals U.S.A.
Mots-clésMedicinePrimary immunodeficiencyIntensive care medicineImmunodeficiencyAdverse effectAntibodyQuality of life (healthcare)ImmunologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunoglobulin replacement therapy is the standard-of-care treatment for patients with primary immunodeficiency diseases who have impaired antibody production and function. Clinicians and patients may consider intravenous immunoglobulin (IVIG) or subcutaneous immunoglobulin (SCIG) options, and each route may offer different benefits for the individual. IVIG requires fewer infusion sites and less frequent infusions than some formulations of SCIG. However, SCIG does not require venous access, is associated with fewer systemic adverse infusion reactions than IVIG, and can independently be self-administered at home. Importantly, tailoring treatment experiences to the needs of the individual may improve treatment adherence and quality of life for patients with primary immunodeficiency diseases who often rely on long-term or lifelong treatment. This review aims to educate United States (US) healthcare providers on the administration process of SCIG, with a focus on more concentrated formulations of SCIG and facilitated SCIG. It provides practical guidance on initiating, optimizing, and monitoring SCIG therapy. The advantages and disadvantages of the different treatment options are also presented for discussion between the patient and clinician.

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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