Clinical features and induction outcome of childhood acute lymphoblastic leukemia in a lower/middle income population: A multi-institutional report from Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common cancer of childhood. Some evidence suggests differences in clinical and cytogenetic characteristics of ALL based on geographic and ethnic variations. However, data on ALL characteristics and early outcome of therapy from low/middle-income countries such as Pakistan are scanty. PROCEDURE: A prospective, multi-institutional cohort study in Karachi enrolled 646 newly diagnosed children with ALL over 3 years. Standard forms were used to collect demographic, clinical, and laboratory data at presentation and at the end of induction. RESULTS: Of the total, 66.1% (n = 427) were males. Median age was 6 (mean ± SE 6.87 ± 0.16; range 0.16-18) years. The most common clinical presentation was fever (88.7%). BPC-ALL was diagnosed in 78.5%, while 17.5% had T-ALL; 28.8% had a WBC >50 × 10(9) /L. With 316 patients karyotyped, hypodiploidy and hyperdiploidy were seen in 5.1% and 10.7%, respectively. Of those tested, ETV6-RUNX1 translocation was detected in 13.2%, while BCR-ABL1 translocation and MLL gene rearrangements were seen in 7.3% and 4.6%, respectively. The cumulative loss to follow up before and during induction was 12.8% (n = 83) and 11.5% (n = 74) died before or during this phase. Induction was successfully completed by only 75.6% (n = 489) of the entire cohort and 69.6% (n = 450) achieved remission. CONCLUSION: These patients had ALL with higher risk features than that reported from developed countries. One quarter failed to complete induction chemotherapy. This suboptimal result requires further study and development of innovative interventions, particularly focusing on the causes and solutions for late referral, abandonment, and infections.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».