Prediction of the chance of successful immune tolerance induction in persons with severe hemophilia A and inhibitors: a clinical prediction model
Notice bibliographique
Résumé
Background Inhibitor eradication to restore factor (F)VIII efficacy is the treatment goal for persons with severe hemophilia A (HA) and inhibitors. Immune tolerance induction (ITI) is demanding and successful in about 70% of people. Until now, it has remained difficult to quantify the probability of ITI success or failure, complicating the decision to initiate or not initiate ITI. Estimating the individual chance of ITI success allows clinicians, patients, and their families to support shared decision-making. Objectives We aimed to identify clinical predictors of ITI success and to develop a clinical prediction model to estimate the chance of successful ITI in persons with severe HA. Methods This multicenter study included persons with severe HA who received ITI. Clinical data were collected. Successful ITI was defined by a negative inhibitor titer and an adequate response to FVIII concentrates. A multivariable logistic regression model was developed. Model performance and internal validation were performed. Results Of 206 participants with a median age of 19.8 months (IQR, 12.1-38.8) at ITI start, 148 (71.8%) achieved ITI success. Our clinical prediction model included 4 predictors of ITI success: cumulative number of FVIII exposure days at inhibitor development, peak inhibitor titer, ethnicity, and F8 mutation type. The C statistic was 0.801 (95% CI, 0.70-0.87). Conclusion In our study, including 206 people with severe HA and inhibitors, we developed a clinical prediction model to estimate the chance of successful ITI. After future external validation, this clinical prediction model may be useful for informing clinicians and families.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».