Feasibility and resource utilization of nurse-administered subcutaneous immunoglobulin therapy in antibody deficiency: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Primary and secondary antibody deficiencies (PAD and SAD) are amongst the most prevalent immunodeficiency syndromes, often necessitating long-term immune globulin replacement therapy (IRT). Both intravenous immunoglobulin (IVIG) and subcutaneous immunoglobulin (SCIG) have demonstrated efficacy in antibody deficiency. Comparative analyses of these two routes of administration are limited to nurse-administered IVIG and home therapy with self-administered SCIG. A third programmatic approach, SCIG administered by nurses in hospital-based outpatient infusion clinics, combines certain advantages of IVIG and home SCIG such as the provision of nursing support and the reduced risk of systemic reactions associated with the subcutaneous route. This cross-sectional study aimed to compare the viability and resource utilization of nurse-administered SCIG with IVIG in patients with antibody deficiency. We hypothesized that nurse-administered SCIG would require a similar amount of infusion clinic time per month as IVIG, despite more frequent dosing, due to shorter individual appointments, while maintaining high patient satisfaction. Information on infusion duration, time in the infusion chair, direct nursing time, and treatment satisfaction using the Life Quality Index was collected. Time measures for each patient were expressed as minutes/4 weeks to account for the more frequent dosing of nurse-administered SCIG compared to IVIG. We determined that the total time, infusion time, and nursing time needed to provide nurse-administered SCIG was comparable to IVIG. The more frequent dosing of SCIG was offset by the shorter times required per infusion. Patients reported favorable treatment satisfaction with both nurse-administered SCIG and IVIG. We conclude that nurse-administered SCIG may be a useful treatment modality for well-selected individuals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».