Risk factors for hyperferritinemia secondary to red blood cell transfusions in pediatric cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Transfusion of packed red blood cells is common in pediatric cancer patients who receive chemotherapy. This study was done to identify characteristics of pediatric cancer patients at risk of hyperferritinemia secondary to frequent transfusions. PROCEDURE: In this retrospective chart review, all pediatric cancer patients who completed chemotherapy from January 2007 to January 2012 and had an assessment of serum ferritin 6 months after the end of treatment were included. Variables included: age, sex, type of cancer diagnosis, weight and body surface area (BSA) at the time of diagnosis, number of transfusions, total transfused volume (TTV), total transfused volume per body weight (TVPBW), and weight and BSA change from the time of diagnosis to the time of ferritin check. RESULTS: Of 109 eligible patients, 85 (78%) received transfusions. Sixteen patients (14.7%) had ferritin levels > 200 µg/L and four (3.7%) had ferritin levels > 1,000 µg/L. Although age, weight and BSA at cancer diagnosis, number of transfusions and TVPBW were correlated with the level of ferritin, independent risk factors were TTV (range 1,961-30,090 ml in patients with hyperferritinemia, P < 0.001) and BSA change from the time of diagnosis to the time of ferritin check (range -0.15 to 0.31 m(2) in patients with hyperferritinemia, P < 0.001). Increase in BSA was correlated with reduction of hyperferritinemia in follow-up ferritin measurements (P = 0.049). CONCLUSIONS: In addition to TTV, change in BSA is an independent predictor for the degree and possibly persistence of hyperferritinemia in pediatric cancer patients and should be considered in decisions to initiate interventions.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».