Features at presentation predict children with acute lymphoblastic leukemia at low risk for tumor lysis syndrome
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Tumor lysis syndrome (TLS) is a well-recognized complication of acute lymphoblastic leukemia (ALL). The ability to predict children at differing risk of TLS would be an early step toward risk-based approaches. The objectives of the current study were 1) to describe the prevalence and predictors of TLS in childhood ALL and 2) to develop a sensitive prediction rule to identify patients at lower risk of TLS. METHODS: Health records of children aged </=18 years who were diagnosed with ALL between 1998 and 2004 were reviewed. TLS was defined by the presence of >/=2 laboratory abnormalities occurring in the time frame of interest. Predictors of TLS were determined using univariate and multiple logistic regression analyses. RESULTS: Among 328 patients, 23% met criteria for TLS. Factors predictive of TLS were male sex (odds ratio [OR], 1.8; P = .041), age >/=10 years (OR, 4.5; P < .0001), splenomegaly (OR, 3.3; P < .0001), mediastinal mass (OR, 12.2; P < .0001), T-cell phenotype (OR, 8.2; P < .0001), central nervous system involvement (OR, 2.8; P = .026), lactate dehydrogenase >/=2000 U/L (OR, 7.6; P < .0001), and white blood count (WBC) >/=20 x 10(9)/L (OR, 4.7; P < .0001). Among variables that were available at presentation, multiple regression analysis identified age >/=10 years, splenomegaly, mediastinal mass, and initial WBC >/=20 x 10(9)/L as independent predictors of TLS. When all 4 of those predictors were absent at presentation (n = 114 patients), the negative predictive value of developing TLS was 97%, with a sensitivity of 95%. CONCLUSIONS: Clinical and laboratory features at the time of presentation identified a group of children with ALL at low risk for TLS that may benefit from a risk-stratified approach directed at reduced TLS monitoring and prophylaxis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».