Ferric Derisomaltose Versus Iron Sucrose in Pregnancy (FLIP): A Retrospective Observational Study on Outpatient Intravenous Iron Infusion Capacity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the impact of introducing a total dose infusion iron such as ferric derisomaltose (FD) on obstetric infusion clinic capacity. METHODS: This retrospective study analyzed pregnant patients ≥18 years old treated with intravenous (IV) iron from June 2021 to February 2024. The primary outcome measured the number of unique outpatients treated with IV iron (iron sucrose [IS] or FD) per month in the obstetrics infusion clinic during baseline period 1 (June 2021-May 2022), period 2 when FD was available (June 2022-July 2023), and period 3 when our institutional policy was updated to include FD in pregnancy (August 2023-February 2024). IS and FD were compared for the following: total infusion time per pregnancy, mean number of visits per pregnancy, treatment completion rate, and adverse reactions. Descriptive analyses were conducted, with P < 0.05 considered significant. RESULTS: Of 514 patients, 327 received IS and 187 FD. Introduction of FD increased the mean number (± SD) of patients treated per month with IV iron from 20.1 ± 4.5 in period 1 to 20.9 ± 4.4 in period 2 to 30.7 ± 6.3 in period 3 (P < 0.0001: periods 1 and 2 vs. Period 3). Compared to IS, those treated with FD had shorter total infusion times (252 ± 92 vs. 65 ± 10 minutes; P < 0.0001), fewer clinic visits (1.0 ± 0.1 vs. 2.2 ± 0.8; P < 0.0001), and higher treatment completion rates (99% vs. 83%), with no increase in adverse reactions (7.1% IS, 5.4% FD). CONCLUSIONS: Introducing a total dose infusion iron improved clinic capacity, increased access to care, and enhanced efficiency through patient-important outcomes such as infusion time and number of visits for iron.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».