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Enregistrement W4403097058 · doi:10.1016/j.rpth.2024.102580

Prediction of the chance of successful immune tolerance induction in persons with severe hemophilia A and inhibitors: a clinical prediction model

2024· article· en· W4403097058 sur OpenAlexafffund
Ilja Oomen, Amal Abdi, Ricardo Mesquita Camelo, Fábia M. R. A. Callado, Luany E M Carvalho, Ilenia Calcaterra, Manuel Carção, Giancarlo Castaman, Jeroen Eikenboom, Kathelijn Fischer, Vivian Karla Brognoli Franco, Martijn W. Heymans, Frank W.G. Leebeek, David Lillicrap, Claúdia Santos Lorenzato, Maria Elisa Mancuso, Davide Matino, Matteo Nicola Dario Di Minno, Alex B Mohseny, Johannes Oldenburg, Suely Meireles Rezende, Georges‐Étienne Rivard, Natalia Rydz, Saskia E.M. Schols, Jan Voorberg, Karin Fijnvandraat, Samantha C. Gouw

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice in Thrombosis and Haemostasis · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemophilia Treatment and Research
Établissements canadiensFoothills Medical CentreQueen's UniversityCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineMcMaster UniversityImpactHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesHumanitas Research HospitalGrifolsCentre hospitalier universitaire Sainte-JustineHospital for Sick ChildrenEuropean Association for Haemophilia and Allied DisordersMcMaster UniversitySwedish Orphan BiovitrumCSL Behring
Mots-clésMedicineImmune systemInternal medicineComputational biologyImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,181
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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