P.011 Measuring cord blood b cells in neonates with possible exposure in utero to Anti-B cell therapies
Notice bibliographique
Résumé
Background: The increasing use of anti-B cell therapies in managing multiple sclerosis(MS) around the time of conception has raised important considerations for neonates exposed in utero. International recommendations suggest assessing neonatal B cell count in potentially exposed neonates. Practical implementation of cord blood collection at birth requires coordinated care across specialties, including paediatric haematology, neurology and obstetrics. Methods: This workshop, scheduled for 01/30/2025, will address clinical and logistical challenges of neonatal B cell assessments following in utero exposure to anti-B cell therapies. Presentations by MS pregnancy specialists from Toronto,Ontario, will be complemented by collaborative problem-solving among participants, including a paediatric haematologist, MS neurologists, obstetricians, paediatricians, and a quality specialist. A patient with lived experience will contribute to discussions. Results: The workshop will develop a care pathway for cord blood B cell testing, optimizing vaccine scheduling at London Health Sciences Center (LHSC) in London Ontario. Outcomes will include enhanced multidisciplinary collaboration, participant feedback, development of a practical clinical care plan for B cell collection and interpretation and measures of the pathway’s impact on patient satisfaction and clinical decisions. Conclusions: This initiative will improve care for mothers and neonates exposed to anti-B cell therapies, addressing critical gaps in clinical practice through collaboration and a standardized approach.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,006 |
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 ».