Prophylaxis use of clotting factor replacement products in people with non‐severe haemophilia: A review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with non-severe haemophilia appear to be under-treated in many countries, and this may lead to joint damage and worsen quality of life. AIM: To review literature for clotting factor replacement prophylaxis in people with non-severe haemophilia A and B (HA/HB) in relation to long-term outcomes to support clinical decision-making. METHODS: A targeted literature search was performed to identify studies published between 2000 and 2021 that included prophylaxis in people with non-severe HA/HB and long-term outcomes, including annualized bleeding rates, joint health and quality of life. RESULTS: Although eligible articles included 2737 and 2272 people with mild or moderate HA, respectively, only 22% (n = 609) and 29% (n = 668) reported treatment regimens. A total of 549 people with moderate HA were treated with factor replacement prophylaxis and were from high-income countries. On the contrary, nearly all people with mild HA received desmopressin (n = 599). Details of treatment regimens for women with haemophilia and people with HB were sparse. Three studies provided long-term outcomes for people with moderate haemophilia who received prophylaxis with factor concentrate, supporting early prophylaxis in people with a frequent bleeding phenotype regardless of their endogenous clotting factor level to preserve joint health. CONCLUSION: There remain large knowledge gaps when considering how to provide optimal treatment for people with non-severe haemophilia. Nonetheless, there is a strong rationale that prophylaxis should be considered early in life according to similar strategies as for severe haemophilia for those with a frequent severe bleeding phenotype.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».