P.014 Intravenous immunoglobulin use for central nervous system disorders in British Columbia: implementation of a provincial screening program
Notice bibliographique
Résumé
Background: Intravenous Immunoglobulin (IVIg) use for Central Nervous System (CNS) conditions has increased over the last decade. In many CNS disorders, robust evidence for IVIg efficacy is still lacking. Building on the success of the British Columbia (BC) Neuromuscular IVIg utilization initiative, Guidelines for IVIg use in CNS conditions were developed. A provincial screening program was launched in 2023. Methods: For CNS IVIg, requests, diagnosis, dosing, consultation letters and treatment questionnaires were reviewed. Patient management was compared to provincial guidelines. A letter was sent to the ordering physician with the results of the review and treatment recommendations when management differed significantly from guidelines. Review of the first year’s cases was conducted. Results: Over the first 11 months of the program, 79 IVIg renewal requests were reviewed. The most common diagnoses were antibody mediated autoimmune encephalitis, severe drug resistant non-surgical epilepsy and Susac’s syndrome. Recommendations included dose reduction, discontinuation of IVIg, or initiation of alternative therapies for many of the requests. Conclusions: IVIg may be effective in the management of some CNS inflammatory conditions. A physician-led utilization program in BC with targeted education to ordering physicians promotes best practice. Review of year one data will inform a quality improvement cycle to optimize the guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».