Demographics, clinical characteristics, and real-world treatment patterns among patients with beta-thalassemia: a retrospective medical record abstraction study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Beta-thalassemias (BTs) are characterized by deficient or absent synthesis of the beta-globin subunit, leading to anemia. Patient characteristics and treatment patterns in these patients may vary. Objective: This retrospective study evaluated demographics, clinical characteristics, and treatment patterns in patients with transfusion-dependent BT (TDT) and non-transfusion-dependent BT (NTDT). Methods: Medical records of adults with TDT or NTDT in the United Kingdom, France, Germany, Spain, and Canada with ⩾5 years of history within the practice were evaluated. Results: = 96), mean (SD) age was 36.6 (9.8) years, and 38.5% were female. Among patients with TDT, 21.2% received transfusions every 2 weeks or more frequently, 28.8% every 3 weeks, 26.3% every 4 weeks, and 21.2% less frequently than 4 weeks. Patients with TDT had a mean (SD) of 2.4 (0.6) units of blood transfused per transfusion, with a pretransfusion hemoglobin (Hb) level of 6.9 (1.3). In total, 84.4% of patients with NTDT had at least one transfusion, and the mean (SD) number of transfusions among patients with NTDT was 15.9 (15.9). Among patients with NTDT, the mean (SD) units of blood per transfusion were 2.2 (0.6) units, and the mean (SD) Hb level prior to transfusion was 7.4 (1.2) g/dL. Iron chelation therapy was received by 70.3% of TDT patients and 45.8% of NTDT patients. Conclusion: This study found that both patients with NTDT and TDT have low pretransfusion Hb levels. A high number of patients, especially patients with TDT, were not treated according to the current recommendations on target hemoglobin level, thereby highlighting the importance of national reference centers for improving long-term outcomes and quality of life in these patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».