Liver iron overload assessment by <i>T</i> magnetic resonance imaging in pediatric patients: An accuracy and reproducibility study
Notice bibliographique
Résumé
date of transplant, conditioning regimen, engraftment data (neutrophils and platelets), response, and survival data were derived from review of medical records.Determination of candidacy for ASCT and conditioning regimen were at the discretion of the treating physician.Baseline Charlson comorbidity risk index (CCI) and hematopoietic stem cell transplant comorbidity index (HCT-CI) were calculated for all patients.Comorbidity data were collected from review of medical records, and comorbidities were scored as previously published [6,7].For both indices, a score of 0 was defined as low risk, a score of 1-2 was defined as intermediate risk, and a score of 3 or higher was considered high risk.Comorbidity risk scores were correlated with NRM, OS, and PFS.Primary endpoints for the analysis were progression-free survival (PFS) and overall survival (OS).OS was defined as the time from transplant until death or last follow up, and PFS was defined as the time from transplant until disease progression, death or last follow up.Treatment-related mortality (TRM) was defined as death within 100 days of transplant not attributed to progression of lymphoma.Analyses of OS and PFS were performed using the Kaplan-Meier method [12].Confidence intervals were computed using a 95% confidence level.Confidence intervals for the median survival times were computed using Brookmeyer and Crowley method [13].Analysis was carried out using R-A language and environment for statistical computing [14].
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,012 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».