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Enregistrement W4397024492 · doi:10.1681/asn.20223311s1190d

Practice Patterns of Induction Therapy in Severe ANCA-Associated Vasculitis: An International Physician Survey

2022· article· en· W4397024492 sur OpenAlexaboutno aff
Lillian Xu, Faten Aqeel, Ojaswi S. Tomar, Tingting Li, Duvuru Geetha

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Society of Nephrology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineANCA-Associated VasculitisVasculitisInduction therapyIntensive care medicineInternal medicineImmunologyDermatologyChemotherapyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Therapies for ANCA-associated vasculitis (AAV) have evolved over the last 3 decades. In light of new data on plasma exchange (PLEX) and glucocorticoid (GC) use, as well as recent approval of avacopan (AVP), various medical societies have updated their AAV management guidelines. Here, we explored practice patterns of induction therapy in severe AAV and ascertained differences in management by physician specialty, practice setting, and volume of AAV patients. Methods: A 65-item anonymous research survey addressing physician/practice characteristics, AAV induction therapy approaches, prophylactic measures, and laboratory monitoring was sent to physicians by e-mail and social media platforms after IRB approval. Practice patterns within the last 5 years were examined based on physician specialty, practice setting, and volume of AAV patients. Descriptive statistics, chi-square, t-test, and Fisher’s exact were used as appropriate. Results: There were 308 responses (52% nephrologists, 41% rheumatologists). Of all participants, 29% practiced in the United States, 20% in India, 9% in the United Kingdom, 6% in Canada, and the remainder in other countries. Pulse methylprednisolone (MeP) was used by 94%, reduced dose GC by 70%, PLEX by 38%, rituximab (RTX) by 92%, cyclophosphamide (CYC) by 89%, and AVP by 12%. There were significant differences in use of reduced dose GC, PLEX, and RTX brand by physician specialty and by AAV patient volume (Table). Significant differences were seen in regards to pulse MeP dose (p<0.001), treatment of severe AAV presentations (p<0.001), CYC route and duration (p=0.005, p<0.001), and PJP prophylaxis (p<0.005) by physician specialty, RTX and AVP use by volume of AAV patients (p=0.003, 0.001), and CYC use by practice setting (p<0.001). Conclusions: Our survey highlights significant differences in AAV induction therapy practices based on specialty, practice setting, and AAV patient volume. Additionally, one third of physicians continue to use standard GC. Funding: Clinical Revenue Support

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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