Infections During Induction Therapy of Protocol CCLG-2008 in Childhood Acute Lymphoblastic Leukemia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Infections remain a major cause of therapy-associated morbidity and mortality in children with acute lymphoblastic leukemia (ALL). METHODS: We retrospectively analyzed the medical charts of 256 children treated for ALL under the CCLG-2008 protocol in Beijing Children's Hospital. RESULTS: There were 65 infectious complications in 50 patients during vincristine, daunorubicin, L-asparaginase and dexamethasone induction therapy, including microbiologically documented infections (n = 12; 18.5%), clinically documented infections (n = 23; 35.3%) and fever of unknown origin (n = 30; 46.2%). Neutropenia was present in 83.1% of the infectious episodes. In all, most infections occurred around the 15 th day of induction treatment (n = 28), and no patients died of infection-associated complications. CONCLUSIONS: The infections in this study was independent of treatment response, minimal residual diseases at the end of induction therapy, gender, immunophenotype, infection at first visit, risk stratification at diagnosis, unfavorable karyotypes at diagnosis and morphologic type. The infection rate of CCLG-2008 induction therapy is low, and the outcome of patients is favorable.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».