Severe hemorrhage in children with newly diagnosed immune thrombocytopenic purpura
Notice bibliographique
Résumé
Controversy exists regarding management of children newly diagnosed with immune thrombocytopenic purpura (ITP). Drug treatment is usually administered to prevent severe hemorrhage, although the definition and frequency of severe bleeding are poorly characterized. Accordingly, the Intercontinental Childhood ITP Study Group (ICIS) conducted a prospective registry defining severe hemorrhage at diagnosis and during the following 28 days in children with ITP. Of 1106 ITP patients enrolled, 863 were eligible and evaluable for bleeding severity assessment at diagnosis and during the subsequent 4 weeks. Twenty-five children (2.9%) had severe bleeding at diagnosis. Among 505 patients with a platelet count less than or equal to 20 000/mm(3) and no or mild bleeding at diagnosis, 3 (0.6%), had new severe hemorrhagic events during the ensuing 28 days. Subsequent development of severe hemorrhage was unrelated to initial management (P = .82). These results show that severe bleeding is uncommon at diagnosis in children with ITP and rare during the next 4 weeks irrespective of treatment given. We conclude that it would be difficult to design an adequately powered therapeutic trial aimed at demonstrating prevention of severe bleeding during the first 4 weeks after diagnosis. This finding suggests that future studies of ITP management should emphasize other outcomes.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».