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Enregistrement W4318464506 · doi:10.1016/j.jaip.2023.01.023

Hereditary Angioedema With Normal C1 Inhibitor: US Survey of Prevalence and Provider Practice Patterns

2023· article· en· W4318464506 sur OpenAlexaff
Marc A. Riedl, Mark D. Danese, Sherry Danese, Julie Ulloa, Andreas Maetzel, Paul K. Audhya

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Allergy and Clinical Immunology In Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoagulation, Bradykinin, Polyphosphates, and Angioedema
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesTakeda Pharmaceutical Company
Mots-clésHereditary angioedemaMedicineC1-inhibitorAngioedemaMedical prescriptionFamily medicinePopulationPediatricsInternal medicineImmunologyEnvironmental healthPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hereditary angioedema (HAE) with normal C1-INH (HAE-nl-C1INH) is phenotypically similar to HAE resulting from C1-INH deficiency (HAE-C1INH). Confirmatory diagnostic tests for HAE-nl-C1INH are limited and few clinical study data exist regarding management of the condition. Therefore, survey studies may provide initial estimates of prevalence, diagnosis, and management patterns of this condition. OBJECTIVE: To estimate the prevalence and describe current management patterns for HAE-nl-C1INH in the United States (US). METHODS: We conducted an Internet-based survey of US physicians to estimate the prevalence of the HAE-nl-C1INH population in the United States. Potential participating physicians were identified from the US Hereditary Angioedema Association database and IQVIA Xponent prescription database. Eligible physicians were invited to complete an online survey between June and September 2021. RESULTS: A total of 113 physicians provided data for the estimation of HAE-nl-C1INH prevalence and 81 physicians treating HAE-nl-C1INH patients provided data about treatment patterns. In bias-corrected analysis, we estimated 1,230 to 1,331 HAE-nl-C1INH patients within the United States between May 2019 and April 2020. Mean time to diagnosis for HAE-nl-C1INH was approximately 6 years (range, 2.4-13.5 years). Response to medication was commonly used to inform diagnosis (antihistamine response or nonresponse used by 73% of physician respondents, corticosteroids by 57%, or HAE-specific medications by 74%), and Factor XII genetic testing was used by 43%. CONCLUSIONS: These survey data provide estimates of HAE-nl-C1INH prevalence in the United States as well as current diagnosis and management strategies. Results may be useful for developing studies to assess treatment efficacy and safety, and potentially improve the diagnosis for and management of this patient population.

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)0,004
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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations35
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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