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Enregistrement W4405048924 · doi:10.1182/blood-2024-211444

Unwavering Priorities: Global Physician Alignment on Gene Therapy for Hemophilia

2024· article· en· W4405048924 sur OpenAlexaboutno aff
Tze Yen Loo, Zulisa Saripuddin, Boey Yee Cheng, Ayse Levent

Notice bibliographique

RevueBlood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpecialtyFamily medicineDemographicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Gene therapy represents a novel approach to managing hemophilia, offering the potential for transformative improvements in patient outcomes. As this innovative treatment modality gains momentum, understanding the factors physicians prioritize when considering gene therapy is crucial for its successful implementation and widespread adoption. Insight into physician preferences can guide the development and refinement of gene therapy products, ensuring they align with the needs and expectations of the medical community. Aims: This study aimed to identify and compare the attributes physicians deem most important when selecting gene therapy as a treatment option for patients with hemophilia A and B. By elucidating these priorities across various physician subgroups, we sought to uncover any potential differences or consensus in decision-making criteria. Methods: The Ipsos Hemophilia Therapy Monitor, a multi-country quantitative online survey, was conducted among 259 physicians specialized in treating patients with hemophilia A and B across France (n=30), Germany (n=40), Italy (n=40), Spain (n=40), and the UK (n=26), US (n=70), and Canada (n=13). Data were collected between November 2022 and February 2023. Physicians were screened for duration of practice in their specialty and hemophilia patient caseload. Physicians were asked to rank a list of attributes related to efficacy, safety, convenience, and access in the selection of gene therapy. We compared the top-ranked attributes across different physician subgroups to provide a nuanced analysis of the physician priorities across diverse demographics. Results: Our analysis revealed a consistent prioritization of efficacy and safety-related attributes in gene therapy selection among sampled physicians, regardless of region, years of experience treating hemophilia (3-10 years, 11-20 years, 21-35 years), recent clinical trial involvement in the past 6 months, and patient caseloads. 37% of the physicians - at an aggregate level - identified ‘durable factor expression’ as their top priority, while 29% emphasized the importance of ‘predictability in gene therapy outcomes’. 23% of the physicians considered ‘long-term safety data’ the most important factor in making a gene therapy decision. Summary/Conclusion: This study demonstrates a consensus among physicians in the regions surveyed, regarding the key attributes considered when selecting gene therapy for hemophilia. The selection of durability, predictability, and safety considerations underscore the importance of these factors in the decision-making process. These findings highlight the importance of prioritizing these attributes in gene therapy development and clinical trials to ensure the needs of both physicians and patients are met. It is also worth noting that despite a consensus being shown, proportions of sampled physicians ranking these as top attributes are consistently below 40% - work may be needed to enhance familiarity with gene therapy and its attributes. Further research using comparator data is warranted.

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)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,295 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2024
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