Incidence of adverse events related to intravenous immunoglobulin therapy in children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intravenous immunoglobulin (IVIG) therapy is used in the treatment of pediatric diseases, although data about IVIG-related adverse events (IVIG-AEs) are limited. Objectives of this study were to document the incidence of IVIG-AEs in pediatric hospitalized patients and to identify risk factors for IVIG-AEs. METHODS: This retrospective cohort study included patients <18 years old who received IVIG therapy while admitted at a Canadian pediatric tertiary care center between 2016 and 2020. Patients and IVIG-perfusions characteristics were collected, as well as IVIG-AEs. Bivariate and multivariable logistic regressions were used to explore predictors of IVIG-AEs. RESULTS: We included 228 children, totaling 478 IVIG perfusions. Indications included treatment for inflammatory (52.6%), autoimmune disorders (35.5%), and immunoglobulin replacement (11.8%). A total of 213 IVIG-AEs were reported. Fever (13.6%) and headache (6.7%) were the most frequent IVIG-AEs. Most IVIG-AEs were mild (57%) or moderate (31%) in severity, but 12% were severe reactions. The following factors were predictive of IVIG-AEs in univariate analyses: older age (OR 1.14 [95% CI: 1.07-1.21]), dehydration (OR 2.55 [95% CI: 1.43-4.55]), concurrent allergies (OR 2.87 [95% CI: 1.26-6.56]), first perfusion (OR 1.53 [95% CI: 1.02-2.30]), and higher dosage (OR 2.14 [95% CI: 1.39-3.33]). Concurrent steroids decreased the risk of IVIG-AEs (OR 0.43 [95% CI: 0.19-0.96]). Older age and higher IVIG dose remained independent predictors of IVIG-AEs in multivariable analyses. CONCLUSIONS: Mild IVIG-AEs are frequent in children, and serious reactions may occur. Prospective studies are needed to confirm risk factors for IVIG-AEs and to evaluate how to best prevent them.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».