•贝林特(Berinert)用于治疗成人和小儿患者的急性腹部,面部或喉部HAE攻击。1•CINRYZE适用于≥6岁患者的常规预防HAE攻击。2•ruconest表示用于治疗成人和青少年患者的急性HAE攻击。3,尽管Cinryze被标记为用于预防性环境,并且将Berinert标记为用于急性治疗环境中,但在文献中已经报道了Cinryze在急性环境中使用Cinryze,在预防性环境中使用Berinert。4,5指南根据美国HAE协会医疗顾问委员会指南(2020)的急性治疗HAE攻击(2020),当根据临床呈现中怀疑HAE时,适当的测试包括对血清C4水平,C1-INH抗原性水平和C1-INH功能的测量。 6低C4加低C1-INH抗原或功能水平与I/II型HAE型诊断一致。 急性治疗的目的是最大程度地减少发病率并防止持续的HAE攻击死亡率。 患者必须在HAE攻击开始时就可以准备好使用有效的按需药物来管理。 所有HAE攻击都有资格进行治疗,而与攻击的肿胀或严重程度无关。 一线治疗包括等离子体衍生的C1-INH,ruconest,kalbitor®(Ecallantide scipatease [SC]注射)和iCatibant(Firazyr®,enceniC)。 7关于IV C1-INH,据指出,Berinert和Cinryze都是可用于此用途的血浆衍生产品,尽管适应症在全球范围内有所不同。4,5指南根据美国HAE协会医疗顾问委员会指南(2020)的急性治疗HAE攻击(2020),当根据临床呈现中怀疑HAE时,适当的测试包括对血清C4水平,C1-INH抗原性水平和C1-INH功能的测量。6低C4加低C1-INH抗原或功能水平与I/II型HAE型诊断一致。急性治疗的目的是最大程度地减少发病率并防止持续的HAE攻击死亡率。患者必须在HAE攻击开始时就可以准备好使用有效的按需药物来管理。所有HAE攻击都有资格进行治疗,而与攻击的肿胀或严重程度无关。一线治疗包括等离子体衍生的C1-INH,ruconest,kalbitor®(Ecallantide scipatease [SC]注射)和iCatibant(Firazyr®,enceniC)。7关于IV C1-INH,据指出,Berinert和Cinryze都是可用于此用途的血浆衍生产品,尽管适应症在全球范围内有所不同。在世界过敏组织(WAO)/欧洲过敏和临床免疫学学院(EAACI)[2021]中,建议所有用IV C1-INH,Kalbitor或Icatibant(证据a的证据a)对所有攻击进行治疗。至关重要的是,患者必须使用按需药物来治疗所有攻击。因此,该指南建议患者使用并携带药物治疗至少两次攻击。长期预防美国HAE协会医疗顾问委员会指南(2020)请注意,何时无法根据严格的标准做出使用长期预防的决定,但应反映个人患者的需求。HAE I/II的6种一线药物包括静脉内(IV)C1-INH,HAEGARDA®(C1-INH [人] SC注射)或Takhzyro®(Landelumab-Flyo SC注射)。该指南是在批准Orladeyo®(Berotralstat胶囊)之前编写的。
过敏性鼻炎(AR)的特征是过敏原特异性介导的上呼吸道炎症性炎症性炎症,全球流行率高达30%(Meltzer,2016年)。除了避免过敏原的标准外,过敏原免疫疗法(AIT)旨在诱导特定的过敏原免疫耐受性,从而达到临床症状缓解的状态。特定的未修饰或化学修饰过敏原(过敏反应)的可重复摄入量是保持症状的关键。在AIT的这些方法中,皮下免疫疗法(SCIT),舌下免疫疗法(SLIT)和淋巴免疫疗法(LIT)被证明是有关效率,安全性和副作用的主流治疗方法。与缝隙相比,SCIT是一种临床依赖性治疗方法,患者皮下接受过敏原提取物注射。它分为初始治疗阶段(剂量积累阶段)和维持治疗阶段(剂量维持阶段)。世界过敏组织(WAO)建议将免疫疗法维持三到5年,并在临床上至少推荐2年。患者的依从性是确保持久效率和维持症状缓解作用的关键因素。由于SCIT的持续时间,繁琐的过程,缓慢发作,治疗效果的个体差异以及其他因素从根本上影响治疗剂的完整性,因此。 根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。。根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。根据AIT的研究,依从性率从约25%到90%以上(Passalacqua等,2013)。世界卫生组织(WHO)采用了“坚持”定义为“一个人的行为,例如服药,饮食或执行生活方式的改变,与医疗保健提供者的同意建议相对应”(Eduardo,2003年)。在最近的欧洲过敏和临床免疫学学院(EAACI)指南中,强调了对患者进行免疫疗法的工作原理以及解释遵守常规剂量3年治疗的重要性的教育(Roberts等人,2018年)。通过系统和技术干预措施,将多种方法引入了改善依从性和监督患者结局的领域,以防止对治疗的不完整中断。诊所的干预措施提前在整个治疗周期中进行了批准,作为一种有效的方法。在面对来自患者的大量个性化数据时,如何精确识别和评估即将到来的非依从性行为的风险,在应用程序中有望有一个临床预测模型。在医疗保健中,机器学习,尤其是顺序模型,位于创新的最前沿,提供了分析复杂医疗数据并改善患者治疗的新方法。先前的研究主要集中在依从性的非序列预测方法上(Ruff等,2019; Wang等,2020; Mousavi等,2022; Warren等,2022)。这种方法在治疗过程中提出了一个显着的限制,特别是对于经常跨越长时间(例如3年)的免疫疗法。这些非序列方法倾向于仅预测整体结果,从而忽略了中间时间步骤的复杂性。促进早期干预措施,一个顺序模型,能够在任何给定时间进行预测
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