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Enregistrement W4405217952 · doi:10.1111/trf.18083

Incidence of adverse events related to intravenous immunoglobulin therapy in children

2024· article· en· W4405217952 sur OpenAlexaffabout
Jade Côté, Mathilde Chaloult‐Lavoie, Élisabeth Poulin, Laurence Amélie Hayes, Narcisse Singbo, Pierre Ouellet, Marie‐Claude Pelland‐Marcotte

Notice bibliographique

RevueTransfusion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectIncidence (geometry)Internal medicinePediatricsCohortRetrospective cohort studyIntravenous Immunoglobulin TherapyAntibodyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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