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Enregistrement W1969372660 · doi:10.1002/pbc.21978

Relationships among bleeding severity, health‐related quality of life, and platelet count in children with immune thrombocytopenic purpura

2009· article· en· W1969372660 sur OpenAlexaff
Cindy Neunert, George R. Buchanan, Victor S. Blanchette, Dorothy Barnard, Nancy L. Young, Christine Curtis, Robert J. Klaassen

Notice bibliographique

RevuePediatric Blood & Cancer · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioIzaak Walton Killam Health CentreHospital for Sick ChildrenLaurentian UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Cancer InstituteGeorgia Clinical and Translational Science Alliance
Mots-clésMedicineThrombocytopenic purpuraImmune thrombocytopeniaPlateletQuality of life (healthcare)Purpura (gastropod)Health related quality of lifeImmune systemInternal medicineBlood cancerPediatricsImmunologyCancerDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Important outcomes for children with immune thrombocytopenic purpura (ITP) include health-related quality of life (HRQOL) and bleeding severity. A HRQOL instrument for children with ITP, the Kids' ITP Tools (KIT), was recently validated. Secondary analysis of the KIT database was performed to determine relationships among platelet count, bleeding severity and HRQOL. Bleeding severity grade correlated with platelet count in chronic ITP but not in acute ITP. Platelet count and bleeding severity failed to have any statistically significant correlations with the KIT scores. These findings suggest that relationships among outcome measures in children with ITP, using currently available instruments, remain poorly defined.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,888

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,258 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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