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Enregistrement W4408657628 · doi:10.3389/fimmu.2025.1528414

Patient-reported outcomes with subcutaneous immunoglobulin in secondary immunodeficiency

2025· review· en· W4408657628 sur OpenAlexaff
Juthaporn Cowan, Il‐Kang Na, André Gladiator, Marta Kamieniak, S. Shahzad Mustafa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrimary immunodeficiencyIntensive care medicineQuality of life (healthcare)Patient satisfactionImmunodeficiencyCohortDiseasePediatricsInternal medicineSurgeryImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subcutaneous (SCIG) and intravenous immunoglobulin (IVIG) replacement are both used to prevent infections in patients with secondary immunodeficiency (SID). Compared with IVIG, SCIG has fewer systemic side effects and, additionally, facilitates home-based treatment. Shared decision-making practice should include discussion of aspects such as patient preference as well as the associated risks and benefits of treatment. We review the available evidence for the use of SCIG treatment in patients with SID, focusing on patient-reported outcomes (PROs). In most studies, there were improvements to health-related quality of life with SCIG treatment, compared with before initiating SCIG without prior IVIG treatment, or after switching to SCIG from IVIG treatment, or a no-SCIG/IVIG cohort. Treatment satisfaction with SCIG was similar between patients with SID and primary immunodeficiency disease. Patient preference and perception assessments highlighted the benefits of SCIG compared with IVIG, such as ease of use and administration, convenience, and time-effectiveness. In addition, many patients self-administered SCIG at home. Such aspects may be of specific benefit to patients with SID and hematological malignancy by reducing the risk of infection exposure in clinical settings. PRO data may be useful during shared decision-making discussions with patients with SID.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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